证据网络推理学习理论及应用.pdf
本书共分7章，内容包括：不确定性建模理论，不确定性推理方法，证据网络提出的价值与意义，证据网络模型的概念、特点、关键要素和建模流程，证据网络的结构与参数，证据网络的推理问题，不同参数模型下的推理策略与算法，证据网络参数学习模型与计算方法等。
学习理论
智慧学习理论与方法.pdf
互联网时代人类的学习方式正在从数字学习走向以“个性、高效、沉浸、自然、持续”为核心特征的智慧学习。本书从智慧教育新时代的大背景出发，明晰了智慧学习的概念、目标和特征，构建了智慧学习的理论框架，介绍了智慧学习的五种关键技术及其对智慧学习的支持作用，分析了五种典型智慧学习环境的架构设
基于统计学习理论的安全第一投资组合选择.pdf
本书较系统地研究了基于统计学习理论的安全第一准则实现方法，主要内容包括传统安全第一投资组合选择、基于推广能力的界的安全第一投资组合选择、基于结构风险最小化原则的安全第一投资组合选择、基于支持向量机的安全第一投资组合选择。
张量学习理论及其应用 杨晓伟，郝志峰，何丽芳.pdf
自然图像、高光谱图像、医学图像、视频以及社交网络数据本质上都属于多模态数据，张量是多模态数据的自然表示形式. 近十余年来，张量学习的研究引起了国内外研究者的广泛关注，并取得了一批非常优秀的成果，被广泛应用于机器学习、模式识别、图像处理、计算机视觉、数据挖掘以及社交网络分析等领域。
规则样例学习理论 张奇 著.pdf
规则样例学习主要是通过样例（动-静态样例、范例和例题等）学习，归纳和运用新规则的过程。笔者将样例学习划分为问题解决样例学习与规则样例学习两种，并开展规则样例学习研究近20年。在数学、物理、化学、生物学、解题、写作和语法规则等样例学习实验研究的基础上，归纳出8种规则样例学习模式，建