机器学习算法与应用(2017版)

"本书《Machine Learning Algorithms and Applications》(2017) 是关于机器学习领域的一本综合著作，由Niranjan Suri和Giacomo Cabri编辑。书中涵盖了机器学习算法及其在各种实际应用中的表现，强调了适应性、动态性和弹性系统的设计。书中的内容可能包括但不限于： 1. **机器学习基础**：介绍机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习和半监督学习，以及它们在解决问题时的应用。 2. **算法详解**：深入探讨了各种机器学习算法，例如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、深度学习、聚类算法（如K-means）等，并解释了它们的工作原理和适用场景。 3. **数据预处理**：讨论数据清洗、特征选择和标准化等预处理步骤在提高模型性能中的重要作用。 4. **模型评估与选择**：介绍了交叉验证、网格搜索、AUC-ROC曲线等评估指标，以及如何选择最合适的模型。 5. **适应性与动态系统**：阐述如何设计和实现能够适应环境变化的机器学习系统，以应对不断变化的数据和需求。 6. **反垃圾邮件技术**：通过人工免疫系统的方法，探讨如何利用机器学习来识别和过滤垃圾邮件。 7. **安全计算案例研究**：分析了安全计算领域的成就和趋势，可能包括加密计算、隐私保护技术和安全协议。 8. **认知机器人学**：探讨如何将机器学习应用于机器人智能，实现自主学习和决策。 9. **智能数据分析**：在可持续发展背景下，展示如何利用机器学习进行计算智能数据分析，解决现实世界问题。 10. **计算信任模型**：结合机器学习建立信任模型，用于评价网络中的可信度和可靠性。 11. **计算机安全增强**：利用智能技术，如机器学习，提升计算机系统的安全防护能力。 12. **神经网络探索**：以C#编程语言为例，详细讲解神经网络的构建和训练方法。 13. **节能上下文感知移动感知**：研究如何设计节能且能理解上下文信息的移动传感器网络。 14. **网络异常检测**：从机器学习的角度出发，探讨如何识别和处理网络中的异常行为。 这本书不仅提供了理论知识，还包含了实践案例，旨在帮助读者理解和应用机器学习算法，以解决复杂问题并推动相关领域的创新。对于希望深入了解机器学习及其应用的专业人士来说，这是一份宝贵的参考资料。"