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...
XGBoost算法步骤算法步骤 1.初始化所有样本的预测值为常数。 2.对于每次迭代,构建一个决策树来拟合残差(即当前预测值与真实值之间的差异)。 3.使用正则化项来控制决策树的复杂度,防止过拟合。 4.通过梯度提升来更新样本的预测值,即在当前预测值的基础上加上新决策树的预测值。
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。 周志华 著 ,李楠 译 人工智能探索与实践丛书--《集成学习:基础与算法》,国内独本剖析集成学习的著作。 本书中文版的上市迅速得到了很多大佬的关注! 阿里巴巴集团副总裁、达摩院副院长金榕教授更是为本书热情作序力荐!在推荐序中,金榕教授...
《演化学习理论与算法进展》 演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题, 在实践中取得了许多成功, 但因其缺少坚实的理论基础, 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结.全书共18 章, 分为四
[ 摘要 ]《集成学习:基础与算法》上市一周,斩获京东IT新书销量榜第一名桂冠,并拿下京东IT图书销量总榜第二名的惊人成绩。 文中有数据派独家福利哦 本书共读活动已正式开启,文末加入读者交流群,一起组队学习,效率翻倍! 集成学习方法是一类先...
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!
周志华教授《集成学习:基础与算法》发布,详解集成学习方法 近年来,机器学习技术的快速发展推动了语音、自然语言处理、机器视觉等多个领域获得巨大进步,也带动了人工智能相关产业的蓬勃发展。 回顾机器学习最近30 年的发展历程,各种学习方法推陈出新、不断演进。但是,在此历程中,通过构建并结合多个学习器来完成学习任务...
《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... (展开全部) 作者简介· ··· 周志华,教授、南京大学计算机系主任、人工智能学院院长、校学术委员会委员。 欧洲科学院外籍院士,首位在人工智能相关五大主流国际学会ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均当选为会士的华人学者。 中国计算机...
后一个模型的训练永远是在前一个模型的基础上完成! Adaboost算法 12 算法思想 • 初始化训练样本的权值分布,每个样本具有相同权重; • 训练弱分类器,如果样本分类正确,则在构造下一个训练集中,它的权值 就会被降低;反之提高。用更新过的样本集去训练下一个分类器; • 将所有弱分类组合成强分类器,各个弱...