Gaussian Processes详解:机器学习中的监督学习与回归/分类
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更新于2024-07-22
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《高斯过程机器学习》(Gaussian Processes for Machine Learning) 是由郑恩瑞(C.E. Rasmussen) 和克里斯托弗·K·I·威廉姆斯(C.K.I. Williams)合著的一本书,于2006年由麻省理工学院出版社出版,ISBN号为026218253X。这本书是机器学习领域的重要参考资料,主要关注监督学习,即从实际数据(训练集)中学习输入-输出映射的问题。书中特别强调了当输出是连续值时,问题被归类为回归,而输出为离散值时则称为分类。
该书深入探讨了高斯过程这一强大的统计工具在机器学习中的应用。高斯过程是一种非参数概率模型,它能够处理复杂的数据结构,通过其概率性质提供了一种优雅的方式来处理不确定性。高斯过程将随机函数视为在整个函数空间上的高斯分布,使得我们能够在没有显式解析解的情况下进行预测和推断,这对于处理复杂的函数关系非常有用。
书中详细介绍了高斯过程的数学基础,包括其定义、概率分布特性、协方差函数的选择及其对模型性能的影响。此外,作者还讨论了如何利用这些理论进行模型拟合、超参数优化以及模型的不确定性量化,这些都是在机器学习任务中至关重要的实践技巧。
除了高斯过程的核心内容,该书还与当时的其他机器学习著作进行了对比和联系,例如Thomas Dietterich编辑的《适应性计算和机器学习》、Pierre Baldi和Søren Brunak合作的《生物信息学:机器学习方法》、Richard S. Sutton和Andrew G. Barto的《强化学习:介绍》等,展现了机器学习领域的广泛性和交叉学科研究的重要性。
《高斯过程机器学习》不仅是一本理论深度和实践价值兼备的教材,还为读者提供了丰富的实例和案例分析,使读者能够更好地理解和应用高斯过程来解决实际问题。通过阅读这本书,学习者可以掌握如何在诸如计算机视觉、自然语言处理、信号处理等众多领域中运用高斯过程进行数据分析和建模。
2015-08-27 上传
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