机器学习与优化

本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。

第1章 引言 1 1.1 学习与智能优化：燎原之火 1 1.2 寻找黄金和寻找伴侣 3 1.3 需要的只是数据 5 1.4 超越传统的商业智能 5 1.5 LION方法的实施 6 1.6 “动手”的方法 6 第2章 懒惰学习：最近邻方法 9 第3章 学习需要方法 14 3.1 从已标记的案例中学习：最小化和泛化 16 3.2 学习、验证、测试 18 3.3 不同类型的误差 21 第一部分 监督学习 第4章 线性模型 26 4.1 线性回归 27 4.2 处理非线性函数关系的技巧 28 4.3 用于分类的线性模型 29 4.4 大脑是如何工作的 30 4.5 线性模型为何普遍，为何成功 31 4.6 最小化平方误差和 32 4.7 数值不稳定性和岭回归 34 第5章 广义线性最小二乘法 37 5.1 拟合的优劣和卡方分布 38 5.2 最小二乘法与最大似然估计 42 5.2.1 假设检验 42 5.2.2 交叉验证 44 5.3 置信度的自助法 44 第6章 规则、决策树和森林 50 6.1 构造决策树 52 6.2 民主与决策森林 56 第7章 特征排序及选择 59 7.1 特征选择：情境 60 7.2 相关系数 62 7.3 相关比 63 7.4 卡方检验拒绝统计独立性 64 7.5 熵和互信息 64 第8章 特定非线性模型 67 8.1 logistic 回归 67 8.2 局部加权回归 69 8.3 用LASSO来缩小系数和选择输入值 72 第9章 神经网络：多层感知器 76 9.1 多层感知器 78 9.2 通过反向传播法学习 80 9.2.1 批量和bold driver反向传播法 81 9.2.2 在线或随机反向传播 82 9.2.3 训练多层感知器的高级优化 83 第10章 深度和卷积网络 84 10.1 深度神经网络 85 10.1.1 自动编码器 86 10.1.2 随机噪声、屏蔽和课程 88 10.2 局部感受野和卷积网络 89 第11章 统计学习理论和支持向量机 94 11.1 经验风险最小化 96 11.1.1 线性可分问题 98 11.1.2 不可分问题 100 11.1.3 非线性假设 100 11.1.4 用于回归的支持向量 101 第12章 最小二乘法和健壮内核机器 103 12.1 最小二乘支持向量机分类器 104 12.2 健壮加权最小二乘支持向量机 106 12.3 通过修剪恢复稀疏 107 12.4 算法改进：调谐QP、原始版本、无补偿 108 第13章 机器学习中的民主 110 13.1 堆叠和融合 111 13.2 实例操作带来的多样性：装袋法和提升法 113 13.3 特征操作带来的多样性 114 13.4 输出值操作带来的多样性：纠错码 115 13.5 训练阶段随机性带来的多样性 115 13.6 加性logistic回归 115 13.7 民主有助于准确率－拒绝的折中 118 第14章 递归神经网络和储备池计算 121 14.1 递归神经网络 122 14.2 能量极小化霍普菲尔德网络 124 14.3 递归神经网络和时序反向传播 126 14.4 递归神经网络储备池学习 127 14.5 超限学习机 128 第二部分 无监督学习和聚类 第15章 自顶向下的聚类：K均值 132 15.1 无监督学习的方法 134 15.2 聚类：表示与度量 135 15.3 硬聚类或软聚类的K均值方法 137 第16章 自底向上（凝聚）聚类 142 16.1 合并标准以及树状图 142 16.2 适应点的分布距离：马氏距离 144 16.3 附录：聚类的可视化 146 第17章 自组织映射 149 17.1 将实体映射到原型的人工皮层 150 17.2 使用成熟的自组织映射进行分类 153 第18章 通过线性变换降维（投影） 155 18.1 线性投影 156 18.2 主成分分析 158 18.3 加权主成分分析：结合坐标和关系 160 18.4 通过比值优化进行线性判别 161 18.5 费希尔线性判别分析 163 第19章 通过非线性映射可视化图与网络 165 19.1 最小应力可视化 166 19.2 一维情况：谱图绘制 168 19.3 复杂图形分布标准 170 第20章 半监督学习 174 20.1 用部分无监督数据进行学习 175 20.1.1 低密度区域中的分离 177 20.1.2 基于图的算法 177 20.1.3 学习度量 179 20.1.4 集成约束和度量学习 179 第三部分 优化：力量之源 第21章 自动改进的局部方法 184 21.1 优化和学习 185 21.2 基于导数技术的一维情况 186 21.2.1 导数可以由割线近似 190 21.2.2 一维最小化 191 21.3 求解高维模型（二次正定型） 191 21.3.1 梯度与最速下降法 194 21.3.2 共轭梯度法 196 21.4 高维中的非线性优化 196 21.4.1 通过线性查找的全局收敛 197 21.4.2 解决不定黑塞矩阵 198 21.4.3 与模型信赖域方法的关系 199 21.4.4 割线法 200 21.4.5 缩小差距：二阶方法与线性复杂度 201 21.5 不涉及导数的技术：反馈仿射振荡器 202 21.5.1 RAS：抽样区域的适应性 203 21.5.2 为健壮性和多样化所做的重复 205 第22章 局部搜索和反馈搜索优化 211 22.1 基于扰动的局部搜索 212 22.2 反馈搜索优化：搜索时学习 215 22.3 基于禁忌的反馈搜索优化 217 第23章 合作反馈搜索优化 222 23.1 局部搜索过程的智能协作 223 23.2 CoRSO：一个政治上的类比 224 23.3 CoRSO的例子：RSO与RAS合作 226 第24章 多目标反馈搜索优化 232 24.1 多目标优化和帕累托最优 233 24.2 脑－计算机优化：循环中的用户 235 第四部分 应用精选 第25章 文本和网页挖掘 240 25.1 网页信息检索与组织 241 25.1.1 爬虫 241 25.1.2 索引 242 25.2 信息检索与排名 244 25.2.1 从文档到向量：向量－空间模型 245 25.2.2 相关反馈 247 25.2.3 更复杂的相似性度量 248 25.3 使用超链接来进行网页排名 250 25.4 确定中心和权威：HITS 254 25.5 聚类 256 第26章 协同过滤和推荐 257 26.1 通过相似用户结合评分 258 26.2 基于矩阵分解的模型 260 参考文献 263 索引 269

【作者简介】 罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti） 人工智能领域先驱，IEEE会士。因在无功搜索优化（RSO）方向做出了开创性的工作而名震学界。 目前为意大利特伦托大学教授，同时担任特伦托大学机器学习与智能优化实验室（LION lab）主任。 毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato） 意大利特伦托大学助理教授，LION研究团队成员。 【译者简介】 王彧弋 博士，现于瑞士苏黎世联邦理工学院从事研究工作，主要研究方向为理论计算机科学与机器学习。

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  来源：豆瓣 发布时间：2025-05-01 07:16:14