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• 200 1_ |a 集成学习 |A ji cheng xue xi |e 基础与算法 |d = Ensemble methods |e foundations and algorithms |f 周志华著 |g 李楠译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a xv, 207页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 人工智能探索与实践 |A ren gong zhi neng tan suo yu shi jian

• 306 __ |a 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

• 320 __ |a 有书目 (第173-202页) 和索引

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 人工智能探索与实践

• 500 10 |a Ensemble methods : foundations and algorithms |A Ensemble Methods : Foundations And Algorithms |m Chinese

• 517 1_ |a 基础与算法 |A ji chu yu suan fa

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 算法

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 周志华 |A zhou zhi hua |4 著

• 702 _0 |a 李楠 |A li nan |4 译

• 801 _0 |a CN |b LIB |c 20210916

• 905 __ |a LIB |d TP181/182