Zhi-Hua Zhou is a professor in the Department of Computer Science and Technology and the National Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University. Dr. Zhou is the founding steering committee co-chair of ACML and associate editor-in-chief, associate editor, and editorial board member of numerous journals. He has published extensively in top-tier journals, chaired many conferences, and won six international journal/conference/competition awards. His research interests encompass the areas of machine learning, data mining, pattern recognition, and multimedia information retrieval.
An up-to-date, self-contained introduction to a state-of-the-art machine learning approach, Ensemble Methods: Foundations and Algorithms shows how these accurate methods are used in real-world tasks. It gives you the necessary groundwork to carry out further research in this evolving field. After presenting background and terminology, the book covers the main algorithms and theories, including Boosting, Bagging, Random Forest, averaging and voting schemes, the Stacking method, mixture of experts, and diversity measures. It also discusses multiclass extension, noise tolerance, error-ambiguity and bias-variance decompositions, and recent progress in information theoretic diversity. Moving on to more advanced topics, the author explains how to achieve better performance through ensemble pruning and how to generate better clustering results by combining multiple clusterings. In addition, he describes developments of ensemble methods in semi-supervised learning, active learning, cost-sensitive learning, class-imbalance learning, and comprehensibility enhancement.
發表於2024-11-13
Ensemble Methods 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
感覺這裏有錯誤,應該是期望損失求導 下標也不對。 140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太...
評分這個月的工作主要是等待數據下來以後跑各類模型,大部分時間用於等待模型的結果,於是就順利成章開始摸魚掛著計算閱讀這本與接下來的工作可能相關的書,總共隻有200多頁,正文部分也是不滿180頁的,這個月來利用工作時中的間隙(我是真的鹹魚,迴傢就洗洗睡看躺床上看ML無關的...
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圖書標籤: 機器學習 集成學習 MachineLearning 周誌華 數據挖掘 計算機 數學 計算機視覺
對集成學習在學術界中的發展做瞭介紹,其中不僅涉及到經常使用的bagging boosting等,還對聚類集成算法進行瞭較多篇幅的介紹,很受益
評分對集成學習在學術界中的發展做瞭介紹,其中不僅涉及到經常使用的bagging boosting等,還對聚類集成算法進行瞭較多篇幅的介紹,很受益
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評分有些數學推理還是挺難的
評分蜻蜓點水似的瀏覽瞭這個領域,看完感覺略有大觀,細節還是需要看paper纔行。
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