李群機器學習

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《李群機器學習》可作為計算機、自動化、認知科學、數學、管理科學、哲學等領域的大學高年級學生、碩士生、博士生和教師的一學期72學時的教材，也可作為相關科技工作者的參考書。

內容簡介

《李群機器學習》根據“模型﹢分析”的認知互補機制和李群理論，提出了李群機器學習框架。《李群機器學習》共分11章：引論，李群覆蓋學習，李群深層結構學習，李群半監督學習，李群核學習，張量學習，標架叢上的聯絡學習，譜估計學習，Finsler幾何學習，同調邊緣學習，基於範疇理論的學習方法。

圖書目錄

總序
序
第1章引論
1.1引言
1.2李群機器學習的基本概念
1.3李群機器學習的公理假設
1.4李群機器學習的學習模型
1.5李群機器學習中的Dynkin圖幾何學習算法
1.6李群機器學習的分類器設計
1.7本書內容安排
參考文獻
第2章李群覆蓋學習
2.1李群機器學習覆蓋算法的相關理論
2.2李群機器學習的單連通覆蓋算法
2.3李群機器學習的多連通覆蓋算法
2.4覆蓋算法在分子對接中的套用
2.5本章小結
參考文獻
第3章李群深層結構學習
3.1引言
3.2李群深層結構學習
3.3李群逐層學習算法
3.4李群深層結構啟發式學習算法
3.5本章小結
參考文獻
第4章李群半監督學習
4.1引言
4.2基於李群的半監督學習模型
4.3基於線性李群的半監督學習算法
4.4基於參數李群的半監督學習算法
4.5本章小結
參考文獻
第5章李群核學習
5.1矩陣群學習算法
5.2李群上的Gauss分布
5.3李群內均值的計算
5.4李群均值學習算法
5.5李群核學習算法
5.6實例套用
5.7本章小結
參考文獻
第6章張量學習
6.1基於張量方法的數據約簡
6.2基於張量場的數據約簡模型
6.3基於張量場的學習模型及算法設計
6.4本章小結
參考文獻
第7章標架叢上的聯絡學習
7.1標架叢上的縱空間學習模型
7.2標架叢上的縱空間聯絡學習算法
7.3標架叢上的橫空間學習模型及相關算法過程
7.4標架叢上的橫空間與縱空間學習算法的套用
7.5本章小結
參考文獻
第8章譜估計學習
8.1譜估計概念及定義
8.2相關理論基礎
8.3同步譜估計學習算法
8.4圖像特徵流形的比較原則
8.5圖像特徵流形拓撲不變性的譜估計學習算法
8.6基於圖像特徵流形拓撲不變性譜估計的聚類算法
8.7本章小結
參考文獻
第9章Finsler幾何學習
9.1基本概念
9.2基於Finsler度量的KNN算法
9.3基於Finsler度量的幾何學習算法
9.4本章小結
參考文獻
第10章同調邊緣學習
10.1邊緣學習算法
10.2基於同調代數的邊緣劃分方法
10.3同調邊緣學習算法設計與分析
10.4本章小結
參考文獻
第11章基於範疇理論的學習方法
11.1引言
11.2學習表達式的範疇表示
11.3學習表達式的映射機制
11.4學習表達式映射機制的分類器設計
11.5實例分析
11.6本章小結
參考文獻
漢英名詞對照

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