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题名/责任者:

机器学习的PAC-Bayes理论评价及应用/汤莉著

出版发行项:

西安:西安电子科技大学出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-5606-5291-7/CNY45.00

载体形态项:

214页:图;26cm

并列正题名:

PAC-Bayes theory evaluation and application of machine learning

个人责任者:

汤莉 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文题名取自封面

书目附注:

有书目 (第196-214页)

提要文摘附注:

本书分为上篇(基础理论)和下篇(应用实践)两大部分组成。本书分析了计算学习理论及PAC可学习框架，剖析了PAC-Bayes 定理的内涵。在阐述统计学习理论和支持向量机基本原理的基础上，论述了PAC-Bayes边界应用于支持向量机算法的相关推论。书中讨论了结合再生核希尔伯特空间和马尔科夫链蒙特卡洛方法，实现PAC-Bayes边界的计算。同时，介绍了目前各种机器学习算法上的PAC-Bayes泛化误差边界，以及PAC-Bayes理论在机器学习中的各种应用。最后，将机器学习算法与PAC-Bayes理论运用于Web文档评价、蛋白质预测、空气质量预测、京津冀一体化、高校科研人才评价、货币供应量等研究实例中。

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