李群机器学习

《李群机器学习》是2013年中国科学技术大学出版社出版的图书，作者是李凡长、张莉、杨季文、钱阳培等。

编辑推荐《李群机器学习》可作为计算机、自动化、认知科学、数学、管理科学、哲学等领域的大学高年级学生、硕士生、博士生和教师的一学期72学时的教材，也可作为相关科技工作者的参考书。

内容简介《李群机器学习》根据“模型﹢分析”的认知互补机制和李群理论，提出了李群机器学习框架。《李群机器学习》共分11章：引论，李群覆盖学习，李群深层结构学习，李群半监督学习，李群核学习，张量学习，标架丛上的联络学习，谱估计学习，Finsler几何学习，同调边缘学习，基于范畴理论的学习方法1。

图书目录总序
序
第1章引论
1.1引言
1.2李群机器学习的基本概念
1.3李群机器学习的公理假设
1.4李群机器学习的学习模型
1.5李群机器学习中的Dynkin图几何学习算法
1.6李群机器学习的分类器设计
1.7本书内容安排
参考文献
第2章李群覆盖学习
2.1李群机器学习覆盖算法的相关理论
2.2李群机器学习的单连通覆盖算法
2.3李群机器学习的多连通覆盖算法
2.4覆盖算法在分子对接中的应用
2.5本章小结
参考文献
第3章李群深层结构学习
3.1引言
3.2李群深层结构学习
3.3李群逐层学习算法
3.4李群深层结构启发式学习算法
3.5本章小结
参考文献
第4章李群半监督学习
4.1引言
4.2基于李群的半监督学习模型
4.3基于线性李群的半监督学习算法
4.4基于参数李群的半监督学习算法
4.5本章小结
参考文献
第5章李群核学习
5.1矩阵群学习算法
5.2李群上的Gauss分布
5.3李群内均值的计算
5.4李群均值学习算法
5.5李群核学习算法
5.6实例应用
5.7本章小结
参考文献
第6章张量学习
6.1基于张量方法的数据约简
6.2基于张量场的数据约简模型
6.3基于张量场的学习模型及算法设计
6.4本章小结
参考文献
第7章标架丛上的联络学习
7.1标架丛上的纵空间学习模型
7.2标架丛上的纵空间联络学习算法
7.3标架丛上的横空间学习模型及相关算法过程
7.4标架丛上的横空间与纵空间学习算法的应用
7.5本章小结
参考文献
第8章谱估计学习
8.1谱估计概念及定义
8.2相关理论基础
8.3同步谱估计学习算法
8.4图像特征流形的比较原则
8.5图像特征流形拓扑不变性的谱估计学习算法
8.6基于图像特征流形拓扑不变性谱估计的聚类算法
8.7本章小结
参考文献
第9章Finsler几何学习
9.1基本概念
9.2基于Finsler度量的KNN算法
9.3基于Finsler度量的几何学习算法
9.4本章小结
参考文献
第10章同调边缘学习
10.1边缘学习算法
10.2基于同调代数的边缘划分方法
10.3同调边缘学习算法设计与分析
10.4本章小结
参考文献
第11章基于范畴理论的学习方法
11.1引言
11.2学习表达式的范畴表示
11.3学习表达式的映射机制
11.4学习表达式映射机制的分类器设计
11.5实例分析
11.6本章小结
参考文献
汉英名词对照

本词条内容贡献者为:

王沛 - 副教授、副研究员 - 中国科学院工程热物理研究所