导语

  

内容提要

  

    迪亚戈·克里斯蒂亚诺·席尔瓦、赵亮著的《基于复杂网络的机器学习方法/智能科学与技术丛书》将机器学习和复杂网络这两个重要的研究方向结合起来，不仅包括必备的基础知识，还涵盖新近的研究成果。书中首先介绍机器学习和复杂网络的基本概念，然后描述基于网络的机器学习技术，最后对监督学习、无监督学习和半监督学习方法的案例进行详细分析。
    本书通过大量例子和图示来帮助读者理解各类方法的主要思路和实现细节，并列出了可供深入研究的参考文献，适合该领域的研究人员、技术人员和学生阅读参考。

译者序
前言
作者简介
符号列表
第1章  概述
  1.1  背景
  1.2  本书主要内容
  1.3  本书结构
  参考文献
第2章  复杂网络
  2.1  图论简介
    2.1.1  图的定义
    2.1.2  图的连通性
    2.1.3  路径和环路
    2.1.4  子图
    2.1.5  树和森林
    2.1.6  图的矩阵表示
  2.2  网络演化模型
    2.2.1  随机网络
    2.2.2  小世界网络
    2.2.3  无标度网络
    2.2.4  随机聚类网络
    2.2.5  核心边缘网络
  2.3  复杂网络的统计描述
    2.3.1  度和度相关性
    2.3.2  距离和路径
    2.3.3  网络结构
    2.3.4  网络中心性
    2.3.5  复杂网络度量方法的分类
  2.4  复杂网络上的动力学过程
    2.4.1  随机游走
    2.4.2  惰性随机游走
    2.4.3  自避行走
    2.4.4  游客漫步
    2.4.5  流行病传播
  2.5  本章小结
  参考文献
第3章  机器学习
  3.1  引言
  3.2  监督学习
    3.2.1  数学表达式和基本假设
    3.2.2  主要算法
  3.3  无监督学习
    3.3.1  数学表达式和基本假设
    3.3.2  主要算法
  3.4  半监督学习
    3.4.1  研究目的
    3.4.2  数学表达式和基本假设
    3.4.3  主要算法
  3.5  基于网络的机器学习方法概述
  3.6  本章小结
  参考文献
第4章  网络构建技术
  4.1  引言
  4.2  相似性与相异性
    4.2.1  定义
    4.2.2  基于向量形式的相似性函数实例
  4.3  向量数据的网络转化
    4.3.1  k-近邻和∈-半径网络
    4.3.2  k-近邻和∈-半径组合的网络构建技术
  ……
第5章  基于网络的监督学习
第6章  基于网络的无监督学习
第7章  基于网络的半监督学习
第8章  基于网络的监督学习专题研究：高级数据分类
第9章  基于网络的无监督学习专题研究：随机竞争学习
第10章  基于网络的半监督学习专题研究：随机竞争合作学习