機器學習提升法:理論與算法 ![](/liaode/images/fjie0.gif)
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本書主要介紹一種機器學習算法——提升法,主要關注其基礎理論和算法,也兼顧了應用。 全書共14章,分為4個部分。首先給出機器學習算法及其分析的概要介紹,然後第一部分重點探究了提升法的核心理論及其泛化能力。第二部分主要介紹了有助於理解和解釋提升法的其他理論,包括基於博弈論的解釋、貪心算法、迭代投射算法,並與信息幾何學和凸優化建立了聯繫。第三部分主要介紹利用基於置信度的弱預測的AdaBoost算法的實用擴展,並用於解決多類別分類問題和排序問題。第四部分討論了高級理論話題,包括AdaBoost算法、很優提升法和連續時間下的提升法之間的統計一致性。附錄部分介紹了所需高級的數學概念。 本書適合對提升法感興趣的讀者,本書每章都附有練習,因此也適用於高等院校相關課程的教學。
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