本书从图划分的视角系统介绍基于图论的机器学习方法，包括机器学习中的三类基本学习问题：无监督、半监督和监督学习问题，同时考虑协同正则化、多重正则化和路径传播对基于图论的学习方法进行了拓展。通过大量的实验验证，本书提供的方法合理有效，算法效率显著提高。
第1章绪论
1.1引言
1.2国内外相关研究现状
1.2.1基于围论的无监督学习
1.2.2基于图论的半监督学习
1.2.3基于图论的监督学习
1.2.4图构建方法
1.2.5基于图论的学习方法拓展
1.2.6研究现状评述
1.3本书的主要工作
1.3.1针对的问题和研究思路
1.3.2研究内容及贡献
1.4本书的组织结构
第2章基于图论的学习框架模型
2.1引言
2.2基于图论的学习与两种假设
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