機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)：模型、算法與應(yīng)用

　　近年來隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，機器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于信息檢索、自然語言處理、計算機視覺及自動化控制等方面。由于機器學(xué)習(xí)在實際應(yīng)用中對不同問題所提供的條件各不相同，如含有標(biāo)簽信息的數(shù)據(jù)、不含標(biāo)簽信息的數(shù)據(jù)等，針對不同的數(shù)據(jù)類型有多種解決方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)。本書針對監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進行理論的概述、模型的改進和應(yīng)用領(lǐng)域的探究。針對監(jiān)督概率主題模型的研究，本書將文本分析作為研究的重點，文本分析起源于20世紀50年代，然而其取得突破性進展則是在1990年后隨著機器學(xué)習(xí)及其它相關(guān)技術(shù)的發(fā)展而獲得的。文本分析是指通過擴展和應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)的相關(guān)方法，從各種文本數(shù)據(jù)中提取、挖掘有用信息的過程。通常人工撰寫的各種文本語料都是將各種文本語義進行復(fù)雜的抽象概念轉(zhuǎn)換的結(jié)果。其中包含的各種抽象概念被定義為“主題”，文檔的寫作過程即根據(jù)這些主題對文檔進行相應(yīng)的文字描述、加工的過程。而文本分析的主要任務(wù)是對文檔中的文字進行有效的分析，與文章寫作相反的過程對文檔中包含的各種主題信息進行識別，從而獲得計算機可以解釋的文檔主題，為基于文檔分析的信息檢索、信息提取、自然語言處理等任務(wù)提供可靠的依據(jù)。針對無監(jiān)督聚類模型的研究，本書主要涉及并行優(yōu)化、行人重識別、圖像識別領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　江雨燕：教授，碩士生導(dǎo)師，管理科學(xué)與工程學(xué)院信息管理與信息系統(tǒng)系支部書記，系主任。主要從事管理信息系統(tǒng)、電子商務(wù)、WEB程序設(shè)計等方面的教學(xué)工作。主編教材三部，其中管理信息系統(tǒng)為省級規(guī)劃教材。主持安徽省教育廳自然科學(xué)研究項目4項，其中重點項目1項，主持安徽省級教學(xué)研究項目4項， 其中重大項目1項、重點項目1項；主持橫向合作項目30余項。在核心刊物發(fā)表論文數(shù)50余篇，撰寫的論文曾獲省自然科學(xué)優(yōu)秀論文獎。曾獲“安徽省五一巾幗標(biāo)兵”；安徽省“教學(xué)名師”；校“中青年骨干教師”，校“青年教學(xué)科研骨干教師”、校“三育人”先進個人、校“我心目中好老師”、校“十佳學(xué)科競賽指導(dǎo)教師”等稱號。獲安徽工業(yè)大學(xué)教學(xué)成果校級特等獎、安徽省教學(xué)成果省級一等獎一項和二等獎二項。指導(dǎo)學(xué)生參加“互聯(lián)網(wǎng) ”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽獲安徽省“青年紅色筑夢之旅”賽道銀獎，指導(dǎo)學(xué)生參加全國大學(xué)生電子商務(wù)“創(chuàng)新、創(chuàng)意及創(chuàng)業(yè)”獲國家二等獎一項、省級一等獎、二等獎和三等獎各若干項，指導(dǎo)學(xué)生申報及結(jié)題國家級省級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃十余項。為《小型微型計算機系統(tǒng)》期刊審稿人和研究生教育評估監(jiān)測專家。