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集成学习:基础与算法
| ISBN/价格： | 978-7-121-39077-7:CNY89.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 集成学习/.周志华著/.李楠译 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2020.8 |
| 载体形态项： | xv, 207页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 人工智能探索与实践 |
| 提要文摘： | 全书分为三部分。第一部分主要介绍集成学习的背景知识; 第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识, 包括Boosting、Bagging、Random Forests等经典算法, 平均、投票和Stacking等模型和方法、相关理论分析工作, 以及多样性度量和增强方面的进展。第三部分介绍集成学习方法的进阶议题, 包括集成修剪、聚类集成和集成学习方法在半监督学习、主动学习、代价敏感学习、类别不平衡学习, 以及提升可理解性方面的进展。此外, 本书还在每章中的“拓展阅读”部分提供了相关的进阶内容。 |
| 并列题名： | Ensemble methods eng |
| 题名主题： | 机器学习 算法 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 周志华 著 |
| 个人名称次要： | 李楠 译 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20200720 |