《集成学习:基础与算法》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。第三部分介绍集成学习方法的进阶议题。图书目录 第1章绪 论 1 1.1 基本概念 1 1.2 常用学习算法 3 1.2.1 线性判别分析 3 1.2.2 决策树 4 1.2.3 神经网络 6 1...
> 集成学习:基础与算法 周志华教授专著森林书 机器学习之利器 (博文视点出品) 自营 电子工业出版社京东自营官方旗舰店 集成学习:基础与算法 周志华教授专著森林书 机器学习之利器 ... 周志华著,李楠译 京东价 ¥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持...
集成学习技术已在人工智能实践中被广泛使用,例如,对搜索、推荐、广告的核心任务——点击率预估而言,GBDT (Gradient Boosting Decision Trees)因其稳定、优异的效果一直是事实上的工业标准;在语音识别领域,基于集成深度学习的声学模型极大提升了识别效果;在异常检测上,iForest 因其极高的检测效率在实践中备受关注。 ▶...
新手通过《集成学习:基础与算法》很容易理解并掌握集成学习的思路与精粹; 老手通过《集成学习:基础与算法》能学会不少技巧并深化对集成学习的理论理解,更好地指导研究和实践。 内容简介 集成学习方法是一类优选的机器学习方法,这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题,在实践中获得了巨大成功。全书分为...
集成学习方法是一类先进的机器学习方法,这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题,在实践中获得了巨大成功。全书分为三部分。*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...
集成学习方法是一类先进的机器学习方法,这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题,在实践中获得了巨大成功。 《集成学习:基础与算法》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...
集成学习:基础与算法 分享 品质保证 退货包运费 免费上门取退 专属客服 先行赔付 配送 至 选择地区查看预计配送信息 快递:免运费 服务收货后结算 商品评价 暂无评价 电子工业出版社有限公司 进店逛逛商品说明 更多精选商品 儿童礼仪漫画书(全7册) ¥158 官方正版 给孩子讲中国航天 全3册 北斗导航卫星+嫦娥...
李楠博士拥有非常丰富的理论基础与实践经验,确保了中文版忠于原著且行文流畅。 人工智能探索与实践丛书 《集成学习:基础与算法》 周志华 著 ,李楠 译 国内独本剖析集成学习的著作 ▼新书预售中,扫码获取详情▼ 本书中文版的上市迅速得到了很多大佬的关注!
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...
集成学习方法是一类先进的机器学习方法,这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题,在实践中获得了巨大成功,并成为机器学习领域的“常青树”,受到学术界和产业界的广泛关注。 本文选自周志华教授专著《集成学习:基础与算法》,带你进一步...