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大规模机器学习理论研究与应用

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
目录第7-10页
图目录第10-11页
表目录第11-12页
标记法第12-13页
第1章 绪论第13-22页
    1.1 引言第13-15页
    1.2 大规模机器学习的研究背景第15-16页
    1.3 大规模机器学习的关键技术第16-18页
    1.4 本文的主要工作第18-20页
    1.5 本文组织结构第20-22页
第2章 大规模机器学习研究综述第22-53页
    2.1 主动学习第22-29页
        2.1.1 不确定抽样第23-25页
        2.1.2 最优化实验设计第25-27页
        2.1.3 典型抽样第27-29页
    2.2 特征选择第29-35页
        2.2.1 监督特征选择第30-31页
        2.2.2 无监督特征选择第31-35页
    2.3 联合聚类第35-43页
        2.3.1 基于图分割的联合聚类第36-39页
        2.3.2 基于信息论的联合聚类第39-41页
        2.3.3 基于矩阵分解的联合聚类第41-43页
    2.4 在线学习第43-52页
        2.4.1 在线线性学习第44-48页
        2.4.2 在线核学习第48-51页
        2.4.3 收敛性质第51-52页
    2.5 本章小结第52-53页
第3章 反映数据空间局部结构的主动学习第53-75页
    3.1 基于局部线性重构的主动学习第53-56页
        3.1.1 局部线性重构第53-55页
        3.1.2 目标函数第55-56页
    3.2 问题优化第56-62页
        3.2.1 连续贪心算法第57-60页
        3.2.2 凸松弛算法第60-62页
    3.3 实验分析第62-73页
        3.3.1 简单示例第63-64页
        3.3.2 实际数据集第64-73页
    3.4 本章小结第73-75页
第4章 无监督的判别性特征选择第75-92页
    4.1 判别性特征选择第75-78页
        4.1.1 问题建模第75-76页
        4.1.2 目标函数第76-78页
    4.2 问题优化第78-82页
        4.2.1 估计最优的指示矩阵第78-80页
        4.2.2 选择保持聚类结构的特征第80-82页
    4.3 实验分析第82-90页
        4.3.1 实验设置第82-84页
        4.3.2 图像检索第84-85页
        4.3.3 图像聚类第85-90页
    4.4 本章小结第90-92页
第5章 反映多种数据关系的联合聚类第92-110页
    5.1 局部判别联合聚类第92-98页
        5.1.1 建模样本和特征之间的关系第93-94页
        5.1.2 建模样本之间的关系第94-96页
        5.1.3 建模特征之间的关系第96-97页
        5.1.4 目标函数第97-98页
    5.2 问题优化第98-100页
    5.3 实验分析第100-109页
        5.3.1 实验设置第100-102页
        5.3.2 实验结果第102-109页
    5.4 本章小结第109-110页
第6章 基于在线学习的稀疏核逻辑回归第110-129页
    6.1 非保守在线核逻辑回归第110-116页
        6.1.1 核逻辑回归问题第110-111页
        6.1.2 非保守在线学习第111-116页
    6.2 保守在线核逻辑回归第116-122页
        6.2.1 基于分类边缘的保守算法第116-119页
        6.2.2 基于辅助函数的保守算法第119-122页
    6.3 实验分析第122-128页
        6.3.1 中等规模数据集上的实验结果第122-127页
        6.3.2 大规模数据集上的实验结果第127-128页
    6.4 本章小结第128-129页
第7章 总结与展望第129-132页
    7.1 全文工作总结第129-130页
    7.2 未来工作展望第130-132页
参考文献第132-141页
攻读博士学位期间主要的研究成果第141-144页
    学术论文第141-143页
    科研项目第143-144页
致谢第144-145页

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