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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

并列正题名:

Ensemble methods : foundations and algorithms

其它题名:

基础与算法

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

一般附注:

人工智能探索与实践

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

书目附注:

有书目 (第173-202页) 和索引

提要文摘附注:

本书分为三部分。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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