集成學習 基礎與算法 ![](/liaode/images/fjie0.gif)
市場價:780元 優惠價:650元
立刻節省:130元
集成學習方法是一類優選的機器學習方法,這類方法訓練多個學習器並將它們結合起來解決一個問題,在實踐中獲得了巨大成功。全書分為三部分。第一部分主要介紹集成學習的背景知識;第二部分主要介紹集成學習方法的核心知識,包括Boosting、Bagging、Random Forests等經典算法,平均、投票和Stacking等模型和方法、相關理論分析工作,以及多樣性度量和增強方面的進展。第三部分介紹集成學習方法的進階議題,包括集成修剪、聚類集成和集成學習方法在半監督學習、主動學習、代價敏感學習、類別不平衡學習,以及提升可理解性方面的進展。此外,本書還在每章中的“拓展閱讀”部分提供了相關的進階內容。本書適合對集成學習方法感興趣的研究人員、學生和實踐者閱讀。
|