图书介绍
中文版Activity Learning 从传感器数据中发现、识别和预测人的行为PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- （美）Diane J·Cook，（美）Narayanan C·Krishnan著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：9787302428688
- 出版时间：2016
- 标注页数：355页
- 文件大小：33MB
- 文件页数：368页
- 主题词：数据采集
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中文版Activity Learning 从传感器数据中发现、识别和预测人的行为PDF格式电子书版下载
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图书目录
第1章 引言1
第2章 活动7
2.1 活动的定义7
2.2 活动的分类10
2.3 补充阅读10
第3章 传感技术15
3.1 用于活动学习的传感器16
3.1.1 环境传感器16
3.1.2 可随身佩戴的传感器21
3.2 传感器数据集样本22
3.3 特征量26
3.3.1 序列特征量28
3.3.2 离散事件特征量30
3.3.3 统计特征量34
3.3.4 谱特征量43
3.3.5 活动背景的特征量45
3.4 多传感器融合46
3.5 补充阅读51
第4章 机器学习55
4.1 监督学习55
4.2 朴素贝叶斯分类器60
4.3 高斯混合模型65
4.4 隐马尔可夫模型68
4.5 决策树73
4.6 支持向量机76
4.7 条件随机场84
4.8 分类器的组合模型86
4.8.1 提升86
4.8.2 袋化88
4.9 降维技术89
4.10 补充阅读98
第5章 活动识别101
5.1 活动分割103
5.2 滑动窗口109
5.2.1 时基窗口分割110
5.2.2 基于大小的窗口分割111
5.2.3 给窗口内的事件分配权值113
5.2.4 动态窗口大小119
5.3 无监督分割121
5.4 性能测量126
5.4.1 基于分类器的活动识别性能指标129
5.4.2 基于事件的活动识别性能指标135
5.4.3 评估活动识别的实验框架139
5.5 补充阅读141
第6章 活动发现145
6.1 零样本学习147
6.2 序列挖掘149
6.2.1 基于频率的序列挖掘151
6.2.2 基于压缩比的序列挖掘153
6.3 聚类159
6.4 主题模型162
6.5 性能测量指标165
6.6 补充阅读169
第7章 活动预测171
7.1 活动序列预测172
7.2 活动预报180
7.3 基于概率图的活动预测186
7.4 基于规则的活动时序预测189
7.5 性能测量193
7.6 补充阅读200
第8章 活动学习存在的实际问题203
8.1 收集带标签的传感器数据203
8.2 迁移学习217
8.2.1 实例迁移和标签迁移222
8.2.2 无共生数据的特征迁移226
8.2.3 有共生数据的知情特征迁移228
8.2 4用教师-学生模型实现共生数据的不知情特征迁移230
8.2.5 用特征空间对齐方法实现共生数据的不知情特征迁移232
8.3 多标签学习233
8.3.1 问题变换236
8.3.2 标签相关性利用238
8.3.3 多标签学习算法的性能评估244
8.4 多个体的活动学习246
8.4.1 学习群体活动246
8.4.2 训练一个测试多个251
8.4.3 分离事件流254
8.4.4 跟踪多用户258
8.5 补充阅读261
第9章 活动学习的实际应用267
9.1 健康267
9.2 活动感知服务271
9.3 安全与应急处理274
9.4 活动重构、表示和可视化275
9.5 分析人类的动态行为282
9.6 补充阅读287
第10章 活动学习的未来291
附录A 活动样本数据297
附录B 参考文献323