Русский ES EN

+7 (499) 724-25-45

Обложка Мерков А.Б. Распознавание образов: Построение и обучение вероятностных моделей

Id: 278981

16.9 EUR

Мерков А.Б. Распознавание образов:
Построение и обучение вероятностных моделей. Изд. стереотип.

URSS. 2022. 240 с. ISBN 978-5-9519-2458-2.

Белая офсетная бумага

Твердый переплет

Аннотация

В книге рассматриваются несколько практически важных примеров решения задач статистического обучения, в которых пространства признаков и ответов и обучающие наборы устроены слишком сложно и нерегулярно, так что стандартные методы статистического обучения в них нельзя применить буквально, но можно применять после построения адекватных вероятностных моделей.

Данная работа является продолжением книги А.Б.Меркова "Распознавание образов: Введение ...(Подробнее)в методы статистического обучения" (М.: URSS). Она выдержана в том же стиле. Значительная часть описываемых методов строго обоснована: простые технические детали доказательств сформулированы и предложены в качестве упражнений, более сложные, но не слишком громоздкие доказательства предъявлены. Ради компактности изложения количество примеров минимизировано, зато приводятся многочисленные литературные ссылки, в том числе и ссылки на доступные электронные копии статей.

Подробная информация:

Оглавление Об авторе

Математика > Теория вероятностей. Математическая статистика > Теория вероятностей ; Математическая статистика ; Математическая кибернетика. Принятие решений ; Вычислительная математика. Кибернетика. Численные методы

Техника > Кибернетика > Теория информации ; Искусственный интеллект ; Вычислительная техника. Компьютеры

Компьютеры. Информатика. Интернет > Компьютерная графика, дизайн

Учебные издания > Учебные пособия

Другие тома:

18.9 EUR

Распознавание образов: Введение в методы статистического обучения. Изд. стереотип.
Мерков А.Б. Твердый переплет

Оглавление

Часть I. Общие методы статистического обучения
Глава 1.	Напоминание
1.1.	Постановка задач распознавания и обучения распознавателя
	1.1.1.	Входы и выходы
	1.1.2.	Классификация и регрессия
	1.1.3.	Пример: распознавание методом ближайших соседей
	1.1.4.	Формальная постановка задачи обучения распознавателя: минимизация эмпирического риска
	1.1.5.	Пример: распознающие деревья
	1.1.6.	Способность распознавателя к обобщению и регуляризация
	1.1.7.	Подбор параметров регуляризации
1.2.	Обучение распознавателей и вероятностные модели
	1.2.1.	Байесовский классификатор и байесовская регрессия
	1.2.2.	Пример: асимптотика ошибок метода ближайшего соседа
	1.2.3.	Классификация моделей и методов обучения
			Параметрические и непараметрические модели и методы обучения
			Дискриминантные и порождающие модели и методы обучения
	1.2.4.	Обучение порождающих и дискриминантных моделей
			Порождающие модели
			Байесовское обучение
			Максимизация апостериорной вероятности
			Максимизация правдоподобия
			Обучение порождающих моделей и минимизация штрафа
			Дискриминантные модели
	1.2.5.	Пример: наивный байесовский метод
			Байесовское обучение дискретной наивной байесовской модели с равномерным априорным распределением
			Обучение дискретной наивной байесовской модели с равномерным априорным распределением максимизацией апостериорной вероятности
			Сравнение методов обучения дискретной наивной байесовской модели
			Непрерывные наивные байесовские модели
			Применимость наивного байесовского метода
	1.2.6.	Обучение дискриминантных моделей (продолжение)
	1.2.7.	Пример: регрессия методом наименьших квадратов
	1.2.8.	Пример: применение регрессии для классификации с оценкой вероятностей классов
1.3.	Другие задачи статистического обучения
	1.3.1.	Обучение с учителем и без
	1.3.2.	Оценка плотности и обнаружение выбросов
	1.3.3.	Кластеризация
	1.3.4.	Векторное квантование и понижение размерности
Часть II. Вероятностные модели, учитывающие специфику данных
Глава 2.	Пропущенные данные и метод максимизации ожидания
2.1.	Пропущенные данные
2.2.	Распознавание и обучение с пропущенными данными
	2.2.1.	Пример: наивное байесовское обучение с пропущенными данными
	2.2.2.	Порождающие модели и пропущенные данные
2.3.	Метод максимизации ожидания
	2.3.1.	Обозначения
	2.3.2.	Алгоритм EM для обучения порождающей модели
			Историко-литературное замечание
	2.3.3.	Примеры обучения с помощью алгоритма EM
	2.3.4.	Сходимость алгоритма EM
	2.3.5.	Обобщения алгоритма EM
Глава 3.	Цензурированные данные и анализ выживаемости
3.1.	Постановка задачи анализа выживаемости и специфика терминологии
3.2.	Цензурированные данные
3.3.	Параметрические оценки выживаемости
3.4.	Оценка Каплана–Майера
			В отсутствии цензурирования
3.5.	Модель Кокса
	3.5.1.	Пропорциональный риск
	3.5.2.	Частичное правдоподобие
	3.5.3.	Обучение зависимости от признаков
	3.5.4.	Обучение зависимости от времени
	3.5.5.	Прогнозирование
Глава 4.	Анализ последовательностей; марковские модели
4.1.	Задачи статистического анализа последовательностей
			Прогнозирование
			Восстановление порождающей последовательности той же длины
			Восстановление порождающей последовательности несколько другой длины
			Классификация последовательностей
			Сегментация с классификацией сегментов
4.2.	Вероятностные модели последовательностей, применяемые для статистического обучения
4.3.	Скрытая марковская модель (HMM, Hidden Markov Model)
	4.3.1.	Скрытая марковская модель с дискретным временем, конечным пространством состояний и конечным пространством наблюдаемых
			Построение конкретных HMM
			Вычисления вероятностей с помощью HMM
			Применение HMM
			Обучение HMM
			Прогнозирование (стр.123)
			Классификация (стр.124)
			Восстановление последовательности ответов (стр.123)
			Сегментация с классификацией сегментов (стр.124)
			Для обучения HMM максимизацией правдоподобия последовательностей наблюдений (4.20)
	4.3.2.	Обобщения скрытых марковских моделей и объединение их с нейронными сетями и другими распознавателями
			Непрерывное пространство наблюдаемых состояний
			Непрерывное время
			Непрерывное пространство скрытых состояний
			Частично наблюдаемые состояния
			Неоднородность
			Модели конечных последовательностей
			Ненаблюдаемая эмиссия
4.4.	Анализ последовательностей в целом
	4.4.1.	Базисные функции на последовательностях
	4.4.2.	Метрики на последовательностях
	4.4.3.	Ядра на последовательностях
Глава 5.	Анализ изображений; марковские и условные случайные поля
5.1.	Модельные задачи статистического анализа изображений
			Очистка изображения от шума
			Поиск подозрительных областей
			Разметка изображения (image labeling)
5.2.	Случайные поля
	5.2.1.	Марковские случайные поля (MRF, Markov Random Fields)
	5.2.2.	Модель Изинга и другие примеры
	5.2.3.	Условные случайные поля (CRF, Conditional Random Fields)
5.3.	Применение случайных полей для анализа изображений
	5.3.1.	Поиск наиболее вероятного поля ответов
			Выборка Гиббса (Gibbs sampler)
	5.3.2.	Оценка распределения поля в точке
			Метод Монте–Карло для марковских цепей (MCMC, Markov Chain Monte Carlo)
	5.3.3.	Обучение CRF
	5.3.4.	Оценки свободной энергии
			Приближение распределения Гиббса с помощью минимизации свободной энергии
			Аппроксимация усредненного поля (mean field approximation)
			Аппроксимация Бете: анонс
			Аппроксимация Кикучи: анонс
			Аппроксимация Бете бывает точной
			Минимизация свободной энергии Бете: применение
	5.3.5.	CRF со скрытыми переменными и их обучение
5.4.	Историко-литературные ссылки
Приложение Напоминание о ядрах
Литература
Предметный указатель

Об авторе

Мерков Александр Борисович

Кандидат физико-математических наук. Окончил механико-математический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова в 1979 г. и поступил на работу во Всесоюзный научно-исследовательский институт системных исследований (ныне — Институт системного анализа РАН), где работал по 2018 г. Занимался системным программированием, качественной теорией уравнений в частных производных, разработкой систем управления базами данных (СУБД), маломерной топологией. С 2000 г. — заведующий учебной лабораторией распознавания в Московском центре непрерывного математического образования.

Зиновьев А.А. ЗИЯЮЩИЕ ВЫСОТЫ

2023. 720 с. Твердый переплет. 19.9 EUR

Книга «Зияющие высоты» – первый, главный, социологический роман, созданный интеллектуальной легендой нашего времени – Александром Александровичем Зиновьевым (1922-2006), единственным российским лауреатом Премии Алексиса де Токвиля, членом многочисленных международных академий, автором десятков логических... (Подробнее)

Мишин А.Н. Фигурное катание для всех. Изд. 2

URSS. 2024. 136 с. Мягкая обложка. В печати

В настоящей книге, написанной выдающимся тренером А.Н.Мишиным, описывается техника фигурного катания, даются практические советы по овладению этим видом спорта. В книге рассматриваются основы техники элементов фигурного катания и то, как эти элементы соединяются в спортивные программы, излагаются... (Подробнее)

Алферов П. ПРОЕКТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ: как правильно делать правильные вещи. Настольная книга слоновщика

2024. 400 с. Твердый переплет. 16.9 EUR

Как реализовать проект в срок, уложиться в бюджет и не наступить на все грабли? Книга Павла Алферова — подробное практическое руководство для всех, кто занимается разработкой и реализацией проектов. Его цель — «переупаковать» проектное управление, сделать метод более применимым к российским... (Подробнее)

Малинецкий Г.Г. ИМПЕРАТИВЫ РАЗВИТИЯ РОССИИ, стратегические вызовы и их преодоление В КОНТЕКСТЕ САМООРГАНИЗАЦИИ: Наука. Образование. Война. Россия и Европа. Глобальные перемены и искусственный интеллект

URSS. 2024. 344 с. Мягкая обложка. 18.9 EUR

Мы очень часто сталкиваемся с чудом самоорганизации. Оно воспринимается как само собой разумеющееся, не требующее внимания, радости и удивления. Из случайно брошенного замечания на семинаре странным образом возникает новая задача. Размышления над ней вовлекают коллег, появляются новые идеи, надежды,... (Подробнее)

Азарнова А.Н. ПСИХОЛОГИЧЕСКОЕ КОНСУЛЬТИРОВАНИЕ: Настольная книга для НАЧИНАЮЩИХ

URSS. 2023. 272 с. Мягкая обложка. 15.9 EUR

Настоящая книга посвящена рассмотрению базовых понятий и техник психологического консультирования. В ней детально представлены структура процесса консультирования, описаны основные его этапы, содержание деятельности психолога и приемы, которые могут быть использованы на каждом из них. В книге... (Подробнее)

Лексин В.Н. СМЕРТЬ В ПРОСТРАНСТВЕ ЖИЗНИ. Том 1: Обыденность, философия, искусство. ОПЫТ СИСТЕМНОЙ ДИАГНОСТИКИ. Т.1

URSS. 2024. 704 с. Твердый переплет. 26.9 EUR

В новой книге профессора В.Н.Лексина подведены итоги многолетних исследований одной из фундаментальных проблем бытия — дихотомии естественной неминуемости и широчайшего присутствия смерти в пространстве жизни и инстинктивного неприятия всего связанного со смертью в обыденном сознании. Впервые... (Подробнее)

Лазуткин Александр Анатольевич. Военная стратегия в компьютерных играх и реальном мире. № 58

URSS. 2024. 576 с. Мягкая обложка. 23.9 EUR

Эта книга — самоучитель по военной стратегии. Прочитав её, вы получите представление о принципах военной стратегии и сможете применять их на практике — в стратегических компьютерных играх и реальном мире.

Книга состоит из пяти частей. Первая вводит читателя в мир игр: что в играх... (Подробнее)

Донцов В.И., Крутько В.Н. АНТИВОЗРАСТНАЯ ТЕРАПИЯ ДЛЯ ВСЕХ: Что такое старение и как ему противостоять

URSS. 2024. 248 с. Мягкая обложка. 14.9 EUR

В книге изложены вопросы новой области современной медицины — «Anti-Ageing Medicine» (Медицина антистарения, или Антивозрастная медицина), которая совмещает глубокие фундаментальные исследования в биомедицине и широкие профилактические возможности практической медицины, а также современные общеоздоровительные... (Подробнее)

Воронцов Н.Н. "ОТЕЦ СОВЕТСКОЙ КИБЕРНЕТИКИ", создатель первого в СССР языка программирования Алексей Андреевич ЛЯПУНОВ: Создание теорий программирования и математического обеспечения вычислительной техники. Основание Новосибирской физико-математической школы. Борьба за кибернетику и генетику. №63. Изд. 2, испр.

URSS. 2024. 240 с. Твердый переплет. 23.9 EUR

Предлагаемая вниманию читателей книга, написанная крупным биологом и государственным деятелем Н.Н.Воронцовым, посвящена жизни и творчеству выдающегося ученого-математика, обогатившего советскую науку в области теории множеств, кибернетики и программирования — Алексея Андреевича Ляпунова. Книга написана... (Подробнее)

Марков А.В. Капитал. Как сколотить капитал, как его не потерять, и почему нам его так не хватает

2023. 416 с. Твердый переплет. 19.9 EUR

Вам кажется, что экономика — это очень скучно? Тогда мы идем к вам! Вам даже не понадобится «стоп-слово», чтобы разобраться в заумных формулах — их в книге нет! Все проще, чем кажется. Автор подаст вам экономику под таким дерзким соусом, что вы проглотите ее не жуя! Вы получите необходимые... (Подробнее)

Мерков А.Б. Распознавание образов: Построение и обучение вероятностных моделей. Изд. стереотип.

Аннотация

Мерков А.Б. Распознавание образов:
Построение и обучение вероятностных моделей. Изд. стереотип.