不确定性支持向量机原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:杨志民

出品人:

页数:237

译者:

出版时间:2007-4

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787030187758

丛书系列:

图书标签:

人工智能与信息处理
系统
科学
AI
不确定性学习
支持向量机
机器学习
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数据挖掘
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具体描述

《不确定性支持向量机原理及应用》从不确定性规划出发，结合模糊、粗糙和未确知等不定性理论，详细阐述了适用于各类问题的不确定性支持向量机模型和算法。不确定性支持向量机是商业智能和数据挖掘的一个新的研究领域，它能有效地处理不确定性信息条件下的模式分类、回归预测、聚类分析和有序回归等诸多问题，并可应用于预测预警、综合评价等领域。目前国内外不确定性优化理论和支持向量机相结合的研究正处于快速发展价段，希望《不确定性支持向量机原理及应用》的出版能促进不确定性支持微量机在我国各个应用领域的普及提升。

《信息论与编码基础：从理论到实践》第一章信息的度量与量化本章深入探讨信息论的基石——信息的度量。我们将从香农熵的定义出发，详细阐述自信息、互信息、条件熵以及相关熵等核心概念。重点分析这些度量在评估信息不确定性和数据依赖性方面的数学严谨性与实际应用价值。内容涵盖离散信源、连续信源的熵计算方法，并引入了覆盖熵与热区熵在估计复杂系统不确定性中的作用。此外，本章还将介绍Kolmogorov复杂性作为描述信息量的另一种终极尺度，探讨其与描述长度的关系，以及在算法信息论中的初步应用。通过丰富的数学推导和实例分析，读者将建立对信息本质的深刻理解。第二章信道编码理论本章聚焦于如何有效抵抗信道噪声，确保信息可靠传输。首先，系统介绍线性分组码，包括其代数结构、生成矩阵与校验矩阵的构建，以及维特比译码、门限译码等经典译码算法。随后，内容转向卷积码，详细阐述其编码器结构、Trellis图的绘制，并深入解析高效的维特比译码算法，包括前向/后向概率计算和最佳路径回溯。本章的重点部分是探讨信道容量的概念及其计算，阐释香农信道编码定理的意义，并介绍Turbo码和LDPC码等现代迭代译码技术的设计思想与性能优势，着重分析其低密度奇偶校验矩阵的构造原理。第三章信源编码与数据压缩本章致力于研究如何用最少的比特数表示信息源，实现高效的数据压缩。我们将从无损压缩出发，详细讲解霍夫曼编码的构造过程及其最优性证明，并扩展到更高效的算术编码和Range编码，分析其在处理小概率事件时的优越性。对于有损压缩，本章将介绍率失真理论（Rate-Distortion Theory）的基本框架，解释失真函数对压缩性能的限制。随后，重点分析变换编码，如离散余弦变换（DCT）在图像压缩（如JPEG标准的基础）中的应用原理，以及小波变换在多分辨率分析和信号去噪中的独特优势。章节末尾将探讨LZW等字典编码算法的工作机制。第四章扩展信息论：网络与多用户系统本章将信息论的应用领域扩展到复杂的网络结构和多用户通信场景。内容涵盖多址信道（MAC）和广播信道（BC）的容量分析，介绍诸如TDMA、FDMA等传统多址接入技术。随后，深入讨论多用户MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统的空间复用增益和干扰消除技术，如迫零（ZF）与迫使最小化（MMSE）预编码。对于网络信息论，本章将详细讲解网络编码（Network Coding）的基本原理，包括随机网络编码和纠错网络编码，分析其在提高网络吞吐量和鲁棒性方面的革命性作用。此外，也将触及安全通信中的保密容量概念。第五章信息论在机器学习中的应用本章连接了经典信息论与现代统计学习理论。首先，介绍最大熵原理在模型构建中的核心地位，阐释如何利用熵约束来避免过度拟合，并构建出最优的概率模型。我们将详细分析交叉熵（Cross-Entropy）作为分类任务损失函数的理论依据，探讨其与最大似然估计的等价性。随后，内容将聚焦于信息几何学，介绍费希尔信息矩阵（Fisher Information Matrix）及其在衡量统计模型区分度上的作用。本章还将探讨变分推断（Variational Inference, VI）中KL散度的使用，解释如何通过最小化KL散度来近似难以计算的后验分布，从而实现贝叶斯模型的有效推断。第六章概率图模型与因果推断本章侧重于利用概率和信息论工具来建模复杂系统的依赖关系和潜在的因果结构。我们将全面介绍概率图模型，包括贝叶斯网络（有向图）和马尔可夫随机场（无向图）的构建、参数学习和推理算法（如信念传播和树推理）。内容将深入剖析条件随机场（CRF）在序列标注任务中的优势。在因果推断部分，本章将引入Pearl的do-calculus，阐释如何利用结构因果模型（SCM）来区分相关性与因果性，介绍反事实分析的基本框架，以及如何利用信息论指标（如信息增益）来评估潜在的因果效应。第七章量子信息基础与应用前沿本章作为对经典信息论的展望，介绍了量子信息学的基本概念。内容包括量子比特（Qubit）、密度矩阵的表示方法，以及描述量子纠缠的关键度量——纠缠熵。我们将分析容错量子编码（如Shor码）的基本思想，并简要介绍量子计算中的关键算法，如Deutsch-Jozsa算法和Grover搜索算法的原理。本章旨在为读者提供一个理解信息在微观尺度上如何运作的理论框架，并展望量子通信和量子密码学的发展方向。本书结构严谨，从最基础的数学定义到复杂的现代应用，层层递进，旨在为读者提供一套完整、深入且具有前瞻性的信息科学理论体系。全书配有大量的数学证明、清晰的算法描述和详尽的工程实例，适合高等院校信息科学、电子工程、计算机科学及应用数学等专业的师生和研究人员参考。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是扑面而来一股深邃又冷静的气息，那种带着点技术蓝和深灰的调子，让人一眼就知道这不是一本轻松的读物，而是真刀真枪的硬核技术书籍。我刚翻开目录时，心里就有种“这下可找到宝了”的踏实感。它在理论推导的深度上做得非常扎实，毫不含糊地将那些复杂的数学模型层层剥开，让你能清晰地看到每一步是怎么从基础概念延伸到最终算法框架的。特别是对于那些核心的优化问题，作者似乎花了大笔墨去解释背后的几何直觉，这对于我这种虽然想搞懂原理，但又容易被纯代数吓倒的读者来说，简直是救命稻草。读起来虽然需要一定的专注力，但绝不是那种让人昏昏欲睡的教科书腔调，而是更像一位经验丰富的导师在耐心地引导你跨越技术难关。它并没有在浅尝辄止的地方打住，而是深入到了模型在特定工程场景下如何进行参数敏感性分析的层面，这使得这本书的实用价值一下子就提升了好几个档次。我特别欣赏它对“不确定性”这个概念的处理方式，没有把它简单地当成误差项，而是作为模型本身需要主动去捕获和量化的信息，这种视角上的转变，对我的研究思路启发很大。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是知识的增量，更多的是思维方式的重塑。在接触这本书之前，我总倾向于用频率论的视角去处理所有问题，总想找到那个“唯一最优”的解。但这本书的精髓在于，它教会我如何拥抱和量化数据固有的“模糊性”和“信息缺失”。它让我明白了，在很多复杂的现实系统中，寻求一个绝对精确的点估计是徒劳的，而提供一个可靠的概率区间或置信度范围，才是真正有价值的工程输出。这种思维的转变，直接影响了我后续处理时间序列预测和异常检测任务的策略。书中关于贝叶斯框架与SVM结合的部分，虽然篇幅不算最长，但却是最发人深省的。它展示了一种将经典判别模型提升到更具解释性和鲁棒性层面的高级路径，这对于那些希望将研究成果转化为可靠决策支持系统的工程师和研究人员来说，具有里程碑式的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时我正在为一个棘手的分类问题感到焦头烂额，传统SVM的表现总是在边界模糊的数据集上显得力不从心。这本书的出版对我来说简直是雪中送炭。它的应用案例部分写得非常接地气，没有采用那些虚拟的、脱离实际的例子，而是直接针对那些现实世界中数据噪声大、标签不清晰的场景进行了深入剖析。我印象最深的是其中关于“模糊集理论与支撑向量机的融合”那一章，作者详细对比了不同模糊化策略对模型鲁棒性的影响，并且给出了详尽的Python代码实现思路（虽然不是直接的代码库，但伪代码和逻辑架构清晰到可以快速复现）。更难能可贵的是，它没有停留在“能用”的层面，而是探讨了如何“用得更好”，比如如何根据数据的先验不确定性分布来动态调整惩罚项的权重，这种细致入微的调优策略，直接帮我解决了之前困扰许久的泛化能力不足的问题。这本书的价值在于，它不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么这样更好”，以及“在什么情况下这样做”。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的排版和逻辑跳转处理得非常巧妙，这对于一本涉及多学科交叉的专业书籍来说，是极其不易的。从数学基础的奠定，到核心算法的构建，再到不同变体（如核函数选择、正则化策略）的深入探讨，整个阅读的梯度是平缓而坚实的。我特别留意了它在术语定义上的严谨性，很多在其他地方容易混淆的概念，这本书都给出了非常清晰的区分和界定，这极大地避免了我在学习过程中产生误解。我感觉作者对读者的认知过程有着深切的体谅，比如在引入新的约束条件或松弛变量时，总会先用一个简单的二维可视化例子来建立直观感受，然后再进行高维度的抽象推广。这种“先易后难，循序渐进”的教学方法，让原本晦涩的优化理论变得触手可及。这本书就像一个精心设计的迷宫，虽然复杂，但每一步都有清晰的指引，最终能让你毫无遗漏地到达知识的核心。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书的学术严谨性和工程实用性达到了一个近乎完美的平衡点。它没有故作高深地堆砌过于边缘化的理论分支，而是聚焦于如何让“不确定性”这个关键变量真正融入到模型训练和决策过程中。我用了很长的时间去消化其中的细节，尤其是在计算复杂度和扩展性分析的部分，作者对不同近似解法的性能权衡给出了非常中肯的评价，这避免了我们在实际应用中盲目追求理论最优而忽略了计算资源的限制。书中的图表制作水平也值得称赞，那些对决策边界、边际厚度和误差分布的剖面图，直观地揭示了不确定性度量是如何影响最终分类结果的敏感性的。对于那些已经掌握了基础机器学习理论，渴望将自己的模型能力提升到能够应对现实世界复杂、混沌环境下的专业人士而言，这本书绝不是一本可以束之高阁的工具书，而更像是一份邀请函，邀请你去深入探索机器学习模型能力边界的下一个前沿阵地。

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很差劲！！！

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