机器学习及其应用2011电子书

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评审委员会

序言

前言

目录

因果推断的可分解性和可传递性问题 耿直

1 引言

2 图模型结构学习的可分解条件

3 直接作用和间接作用

4 因果作用的可传递性问题

5 讨论

参考文献

机器学习的几何观点 何晓飞

1 引言

2 监督学习、半监督学习与无监督学习

3 基于几何拓扑的降维算法

4 主动学习和半监督学习：基于几何的观点

5 结束语和展望

参考文献

协同过滤与链接预测的迁移学习问题 李斌 朱兴全 杨强

1 引言

2 基于矩阵分解的潜在特征空间共享

3 协同过滤的迁移学习

4 链接预测的迁移学习

5 结语

参考文献

LDA的并行化运算及其应用 李友林

1 引言

2 LDA算法介绍

3 LDA算法的并行化——PLDA

4 LDA算法的进一步并行化——PLDAK

5 AdHeat算法——PLDA在社区推荐中的应用

6 结朿语

参考文献

关于二类模式分类问题的分解 吕宝粮 赵海

1 引言

2 最小最大模块化网络

3 高斯零交叉函数最小最大模块化网络

4 大规模二类问题的分解策略

5 大规模不不衡专利数据分类

6 结论

参考文献

面向降维的图构建技术 乔立山 张丽梅 陈松灿

1 引言

2 降维与图构建

3 稀疏表示建图与稀疏保持投影

4 面向降维的图优化

5 结论

6 参考文献

统计词对齐 王海峰 刘占一 吴华

1 引言

2 机器翻译简介

3 双语词对齐

4 单语词对齐与搭配抽取

5 利用搭配提高双语词对齐质量

6 讨论与总结

参考文献

概念、相似性与聚类分析于剑

1 引言

2 相似性与概念.

3 相似性计算模型

4 结束语

参考文献

互联网行业对机器学习和其他计算技术的需求 岳亚丁

1 引言

2 互联网行业现状

3 对计算技术的需求

4 小结

参考文献

基于指数族混合模型的在线式演化聚类算法 张见闻 张长水

1 引言

2 指数族混合模型

3 从密度估计的观点看聚类问题

4 基于指数族混合模型的演化聚类算法

5 实验

6 结语

参考文献

多标记学习 张敏灵周志华

1 引言

2 学习框架

3 学习算法

4 结束语

参考文献

Ranking on Large-scale Graphs with Rich Metadata Bin Gao Tie-Yan Liu

1 Introduction

2 Unsupervised Ranking on Large-scale Graphs with Metadata

3 Supervised Ranking on Large-scale Graphs with Metadata

4 Summary

References

Semi-supervised Learning with Mixed Unlabeled Data Haiqin Yang Kaizhu Huang Zenglin Xu Irwin King Michael R. Lyu

1 Introduction

2 Literature Review

3 Model

4 Solution and Algorithms

5 Experiment

6 Conclusion

References

Learning with Local Consistency Chiyuan Zhang Deng Cai

1 Motivation

2 Problem Formulation

3 Algorithms

4 Conclusion

References