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题名/责任者:

集成学习:基础与算法/周志华著 李楠译

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-121-39077-7/CNY89.00

载体形态项:

xv, 207页:图;24cm

统一题名:

Ensemble methods : foundations and algorithms

其它题名:

基础与算法

丛编项:

人工智能探索与实践

个人责任者:

周志华 著

个人次要责任者:

李楠 译

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书原版由Taylor & Francis出版集团旗下CRC出版公司出版, 并经其授权翻译出版 本书中文简体翻译版授权由电子工业出版社独家出版并仅限在中国大陆地区销售

书目附注:

有书目 (第173-202页) 和索引

提要文摘附注:

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。

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