在深度学习方法之上引入集成学习仍然是许多深度学习专家用来提升效果的重要手段。 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...
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、类别不平衡学习及提升可...
在这个深度学习应用取得巨大成功的当下,我们无法忽视集成学习在其中所发挥的巨大作用。在深度学习方法之上引入集成学习仍然是许多深度学习专家用来提升效果的重要手段。 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...
因此,集成学习的关键是(a)如何从数据中学习多样且准确的模型,以及(b)如何有效地结合它们以获得更好的结果。 集成学习与其他机器学习方法的核心区别在于: 它专注于偏差-方差权衡(Bias-Variance Tradeoff)问题——这是所有机器学习方法(无论是深度学习,还是经典机器学习方法)与生俱来的根本问题。 正是这个独特的研究...
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...
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书名:集成学习:基础与算法 定价:89.0 ISBN:9787121390777 作者:周志华 版次:第1版 出版时间:2020-07 内容提要: 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...
集成学习:基础与算法 周志华教授专著。国内独本剖析集成学习的著作。 作者:周志华出版社:电子工业出版社出版时间:2020年07月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥66.20 定价 ¥89.00 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮 服务 由“当当”发货,并提供售后服务。
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