《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...
近日,南京大学周志华教授的专著《集成学习:基础与算法》中文版上市,让我们能够有机会系统的学习这一经典的机器学习方法。 为了更好的帮助广大读者们学习、了解集成学习,博文视点学院联合机器之心,特邀《集成学习:基础与算法》一书译者李楠博士带来两场精彩线上分享,带领大家一起学集成学习。 集成学习主题线上分享 第一期...
一、集成学习基础 集成学习（Ensemble Learning）是一种有效的机器学习策略，其核心思想是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，通常可以获得比单一学习器更好的学习效果。集成学习可以通过"装袋"（Bagging）、"提升"（Boosting）以及"堆叠"（Stacking）等不同的策略来生成多个基学习器。二、加权多数算法 在集成学习...
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...
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...
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!
表现不好的基础模型则给较少的投票权，然后综合所有人的投票得到最终结果。其算法过程如下：...
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[ 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...
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...