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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

• 300 __ |a 人工智能探索与实践

• 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

• 320 __ |a 有书目 (第173-202页) 和索引

• 330 __ |a 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。

• 510 1_ |a Ensemble methods : foundations and algorithms |z eng

• 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 NMU |c 20200803

• 905 __ |a XATU |d TP181/192

• 920 __ |a 261060 |z 1

• 998 __ |a NMU