学习方法的跨学科框架——包括统计学、神经网络和模糊逻辑,本书提供了从数据中学习依赖的原则和方法的统一处理。它建立了一个通用的概念框架,其中可以应用统计学、神经网络和模糊逻辑的各种学习方法,这表明了一些基本原则是当今在统计学、工程学和计算机科学中提出的大多数新方法的基础。书中有一百多幅插图、案例分析和实例,使其成为一本非常有价值的书。

第一部分:概念和理论(第1-4章)。

在第一章的介绍和动机的基础上,我们在第二章给出了归纳学习问题的形式化描述,并介绍了从数据中学习的主要概念和问题。特别地,它描述了一个叫做归纳原理的重要概念。第3章描述了统计中采用的规则化(或惩罚)框架。第四章介绍了Vapnik的统计学习理论(SLT),为有限数据预测学习提供了理论基础。SLT,又名VC理论,对于理解在神经网络、统计和模式识别中开发的各种学习方法,以及开发新的方法,如支持向量机(在第9章中描述)和非归纳学习设置(在第10章中描述)非常重要。

第二部分构造性学习方法(第5-8章)。

这部分描述了回归、分类和密度近似问题的学习方法。目的是展示源于统计、神经网络和信号处理的方法的概念相似性,并讨论它们的相对优势和局限性。只要有可能,我们将构造学习方法与第一部分的概念框架联系起来。第5章描述了各种方法中常用的非线性优化策略。第6章描述了密度近似的方法,包括统计、神经网络和信号处理技术用于数据约简和降维。第7章提供了统计和神经网络回归方法的描述。第8章描述了分类方法。

第三部分: 基于VC的学习方法(第9章和第10章)。

在这里,我们描述了源自VC理论的构造性学习方法。这包括用于几个归纳学习问题的支持向量机(或基于边际的方法)(在第9章)和各种非归纳学习公式(在第10章描述)。

成为VIP会员查看完整内容
41
0

相关内容

【经典书】主动学习理论,226页pdf,Theory of Active Learning
专知会员服务
89+阅读 · 2021年7月14日
【经典书】数理统计学,142页pdf
专知会员服务
57+阅读 · 2021年3月25日
【经典书】机器学习高斯过程,266页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2020年5月2日
浅谈主动学习(Active Learning)
凡人机器学习
19+阅读 · 2020年6月18日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
9+阅读 · 2018年4月27日
七本书籍带你打下机器学习和数据科学的数学基础
第二章 机器学习中的数学基础
Datartisan数据工匠
10+阅读 · 2018年4月5日
独家 | 一文读懂自然语言处理NLP(附学习资料)
数据派THU
9+阅读 · 2017年10月11日
Arxiv
27+阅读 · 2021年6月18日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
42+阅读 · 2020年12月20日
Arxiv
6+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
5+阅读 · 2020年10月21日
Arxiv
27+阅读 · 2020年9月21日
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
67+阅读 · 2020年7月30日
Learning From Positive and Unlabeled Data: A Survey
Arxiv
4+阅读 · 2018年11月12日
Arxiv
3+阅读 · 2016年2月24日
小贴士
相关资讯
浅谈主动学习(Active Learning)
凡人机器学习
19+阅读 · 2020年6月18日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
9+阅读 · 2018年4月27日
七本书籍带你打下机器学习和数据科学的数学基础
第二章 机器学习中的数学基础
Datartisan数据工匠
10+阅读 · 2018年4月5日
独家 | 一文读懂自然语言处理NLP(附学习资料)
数据派THU
9+阅读 · 2017年10月11日
相关论文
Arxiv
27+阅读 · 2021年6月18日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
42+阅读 · 2020年12月20日
Arxiv
6+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
5+阅读 · 2020年10月21日
Arxiv
27+阅读 · 2020年9月21日
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
67+阅读 · 2020年7月30日
Learning From Positive and Unlabeled Data: A Survey
Arxiv
4+阅读 · 2018年11月12日
Arxiv
3+阅读 · 2016年2月24日
微信扫码咨询专知VIP会员