机读格式显示(MARC)
- 000 01639nam0 2200337 450
- 010 __ |a 978-7-122-40167-0 |d CNY69.80
- 021 __ |a CN |b 01-2021-7317
- 049 __ |a A330300WZL |b UCS01010937236 |c 2005586229
- 100 __ |a 20220321d2022 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 集成学习入门与实战 |A ji cheng xue xi ru men yu shi zhan |e 原理、算法与应用 |d = Ensemble learning for AI developers |e learn bagging, stacking, and boosting methods with use cases |f (印) 阿洛克·库马尔(Alok Kumar),(印) 马扬克·贾因(Mayank Jain)著 |g 吴健鹏译 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 化学工业出版社 |d 2022
- 215 __ |a 122页 |c 图 |d 21cm
- 305 __ |a 由APress Media, LLC, part of Springer Nature授权出版
- 330 __ |a 本书通过6章内容解读了集成学习的基础知识、集成学习技术、集成学习库和实践应用。其中集成学习技术包括采样、Bagging、投票集成、Boosting、AdaBoost、梯度提升、XGBoost、Stacking、随机森林、决策树等,从混合训练数据到混合模型,再到混合组合;同时也对ML-集成学习、Dask、LightGBM、AdaNet等集成学习库相关技术进行了解读;最后通过相关实践对集成学习进行综合性应用。
- 510 1_ |a Ensemble learning for AI developers |e learn bagging, stacking, and boosting methods with use cases |z eng
- 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi
- 701 _1 |c (印) |a 库马尔 |A ku ma er |g (Kumar, Alok) |4 著
- 701 _1 |c (印) |a 贾因 |A jia yin |g (jain, mayank) |4 著
- 702 _0 |a 吴健鹏 |A wu jian peng |4 译
- 801 _0 |a CN |b A330300WZL |c 20220322
- 905 __ |a XATU |d TP181/295