Advances in Classification Research (Asis Monograph Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Information Today

作者:Efthimis N. Efthimiadis

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-09

价格:USD 39.50

装帧:Paperback

isbn号码:9781573870610

丛书系列:

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智能系统中的前沿分类技术：理论、方法与应用 本书深入探讨了当代信息科学与人工智能领域中，分类技术所面临的挑战、新兴理论框架以及创新的应用实践。我们聚焦于如何构建更精确、更鲁棒、更具解释性的智能分类模型，以应对海量、高维、动态变化的数据环境。 --- 第一部分：分类理论的基石与范式演进 本部分为理解现代分类系统奠定了坚实的理论基础，并剖析了驱动该领域快速发展的核心范式转变。 第一章：从统计学习到深度表征：分类理论的百年回顾 本章首先回顾了经典的统计学习理论，包括参数化模型（如线性判别分析、逻辑回归）的局限性。随后，重点分析了机器学习范式的兴起，特别是支持向量机（SVM）和集成方法（如随机森林、梯度提升机）如何克服了“维数灾难”。 核心内容包括： 统计假设的挑战： 讨论了独立同分布（i.i.d.）假设在真实世界数据（如时间序列、网络数据）中的失效性。 信息几何视角下的分类： 引入微分几何的概念，将分类问题视为在特定流形上寻找最优决策边界，探讨 Fisher 信息矩阵在度量模型复杂度中的作用。 理论模型的收敛性与泛化能力分析： 详细阐述了 VC 维、Rademacher 复杂度等工具，用于量化模型在未见数据上的预测性能保证。 第二章：高维数据中的特征工程与降维策略 在数据维度远超样本数量的复杂场景中，特征的选择与表示成为决定分类性能的关键。本章系统梳理了从传统降维到现代表征学习的全过程。 线性与非线性降维技术： 深入比较了主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）的局限，并详细介绍了流形学习技术，如 Isomap、LLE（局部线性嵌入）和 t-SNE 在保留局部结构中的作用。 稀疏表示与特征选择： 聚焦于 L1 正则化（Lasso）在模型可解释性和特征筛选中的应用。讨论了基于信息增益、卡方检验等过滤法和包装法的优化策略。 自动特征学习的兴起： 作为向深度学习的过渡，本章探讨了稀疏自编码器和受限玻尔兹曼机（RBM）在学习数据内在低维表示方面的作用，强调其在处理大规模异构数据时的优势。 --- 第二部分：深度学习驱动的分类新范式 本部分专注于深度神经网络（DNN）在各类分类任务中的前沿应用，特别是如何设计更精巧的网络结构来捕获复杂模式。 第三章：卷积网络（CNN）与视觉识别的突破 本章详细剖析了卷积神经网络如何彻底改变了图像、视频分类的范式。 网络架构的演进： 从 LeNet 到 AlexNet、VGG，再到 Inception 和 ResNet，分析了残差连接、多尺度特征融合等核心创新如何解决了梯度消失和模型过深的问题。 空间关系与局部特征提取： 讨论了可分离卷积、空洞卷积（Dilated Convolutions）在保持计算效率的同时增强感受野的技术。 对抗性攻击与模型鲁棒性： 深入研究了对抗样本的生成机制（如 FGSM、PGD），并介绍了防御策略，包括对抗训练和梯度掩模技术，确保分类器在恶意输入下的稳定性。 第四章：序列数据与自然语言理解中的循环与注意力机制 对于文本、语音等序列数据，如何有效编码时间依赖性和长距离依赖是核心挑战。 循环网络（RNN）的局限与改进： 详细分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过门控机制解决传统 RNN 的梯度问题。 注意力机制的革命： 重点解析了自注意力（Self-Attention）机制，特别是 Transformer 架构，如何通过并行计算和全局上下文捕获，超越了循环网络的序列处理瓶颈。 预训练模型与迁移学习： 探讨了 BERT、GPT 等大型语言模型（LLMs）在分类任务中的应用。分析了微调（Fine-tuning）策略、提示工程（Prompt Engineering）在少样本（Few-Shot）和零样本（Zero-Shot）分类场景中的有效性。 第五章：图神经网络（GNN）在关系数据分类中的应用 现实世界中的许多数据（如社交网络、分子结构）本质上是图结构。本章探讨了 GNN 如何直接在非欧几里得空间上进行分类。 图卷积网络（GCN）的基本原理： 阐述了如何通过谱域方法和空间域方法（如 GraphSAGE）聚合邻域信息，生成节点的有效嵌入。 异构图与知识图谱分类： 讨论了如何处理具有不同类型节点和边的复杂图结构，并将其应用于实体分类和关系推理任务。 动态图分类： 探讨了应对随时间演变的图结构（如交通流量预测、动态社区发现）中分类器设计的新方法。 --- 第三部分：面向特定挑战的分类系统构建 本部分着眼于实际应用中遇到的复杂约束条件和新兴需求，提供解决方案和前沿研究方向。 第六章：不平衡数据与异常检测的分类方法 在实际应用中，类别分布极度不平衡（如欺诈检测、疾病诊断）是常见难题。 数据重采样与合成技术： 详细比较了欠采样（Tomek Links, NearMiss）和过采样（SMOTE, ADASYN）的优缺点，并探讨了基于生成对抗网络（GANs）合成稀有样本的方法。 代价敏感学习（Cost-Sensitive Learning）： 介绍如何通过修改损失函数或决策阈值，使得模型更关注少数类错误带来的高昂代价。 单类学习与离群点检测： 区别于传统二分类，本章探讨了仅用多数类训练模型，并识别与该类分布显著不同的异常样本的方法（如 One-Class SVM, Isolation Forest）。 第七章：可解释性、公平性与因果推断的整合 随着分类系统被部署到关键决策领域，模型的透明度和公正性变得至关重要。 可解释性分类（XAI）： 介绍模型无关方法（如 LIME, SHAP）如何解释单个预测结果的特征贡献。同时，探讨了构建内在可解释模型（如基于决策树或注意力权重分析）的技术。 算法公平性与偏差缓解： 定义了不同的公平性度量（如统计平等、机会平等），并分析了数据偏差、学习偏差和评估偏差的来源。讨论了在模型训练前、中、后阶段消除或减轻群体间预测差异的技术。 从关联到因果： 探讨了如何利用因果图和反事实推理来评估分类决策的稳健性，确保模型不仅识别出相关性，还能捕获潜在的因果驱动因素。 第八章：联邦学习与隐私保护下的分布式分类 在数据隐私日益受到重视的背景下，如何在不集中数据的情况下训练高性能的分类器成为热点。 联邦平均（Federated Averaging）： 详述了联邦学习的基本流程，以及客户端异构性（Non-IID Data）对模型收敛性的影响。 差分隐私（Differential Privacy, DP）在分类中的应用： 讨论了如何通过在梯度或模型参数中注入噪声，提供数学保证的隐私保护，并分析 DP 对分类精度的权衡。 安全多方计算（SMPC）与同态加密（HE）： 简要介绍了这些密码学技术如何支持在加密数据上进行模型训练和推理的初步探索。 --- 总结与展望 本书的最终目标是为研究人员和工程师提供一个全面、深入的知识体系，使他们能够根据具体数据的特性和应用场景的需求，选择、设计并优化出下一代智能分类系统。我们展望未来，分类技术将更加注重跨模态数据的融合、对不确定性的量化，以及在边缘设备上的高效部署。

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