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内容简介:
本书从图划分的视角系统介绍基于图论的机器学习方法,包括机器学习中的三类基本学习问题:无监督、半监督和监督学习问题,同时考虑协同正则化、多重正则化和路径传播对基于图论的学习方法进行了拓展。通过大量的实验验证,本书提供的方法合理有效,算法效率显著提高。
书籍目录:
章绪论
1.1引言
1.2国内外相关研究现状
1.2.1基于围论的无监督学习
1.2.2基于图论的半监督学习
1.2.3基于图论的监督学习
1.2.4图构建方法
1.2.5基于图论的学习方法拓展
1.2.6研究现状评述
1.3本书的主要工作
1.3.1针对的问题和研究思路
1.3.2研究内容及贡献
1.4本书的组织结构
第2章基于图论的学习框架模型
2.1引言
2.2基于图论的学习与两种设
……
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出版社信息:
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中评,付点钱这里能找到就找到了,找不到别的地方也不一定能找到
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:8分
主题深度:7分
文字风格:4分
语言运用:5分
文笔流畅:9分
思想传递:7分
知识深度:7分
知识广度:4分
实用性:7分
章节划分:9分
结构布局:3分
新颖与独特:9分
情感共鸣:9分
引人入胜:6分
现实相关:3分
沉浸感:7分
事实准确性:3分
文化贡献:5分