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集成學習:基礎與算法

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集成學習:基礎與算法 pdf epub mobi 著者簡介

周誌華,教授、南京大學計算機係主任、人工智能學院院長、校學術委員會委員。

歐洲科學院外籍院士,首位在人工智能相關五大主流國際學會ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均當選為會士的華人學者。

中國計算機學會、中國人工智能學會會士。

曾獲IEEE計算機學會Edward J. McCluskey技術成就奬、CCF王選奬等。

李楠,博士,畢業於南京大學計算機係機器學習與數據挖掘研究所(LAMDA),師從周誌華教授從事機器學習研究。

發錶論文20餘篇,並獲國際數據挖掘競賽冠軍及最佳論文奬。

先後供職於阿裏巴巴iDST/達摩院和微軟亞洲互聯網工程院,主要從事機器學習在互聯網搜索、推薦和廣告中的研究和應用工作。


集成學習:基礎與算法 pdf epub mobi 圖書描述

本書是目前國內獨本係統性闡述集成學習的著作。

集成學習的思路是通過結閤多個學習器來解決問題,它在實踐中大獲成功——人稱“從業者應學應會的大殺器”之一。

化繁為簡:將復雜的原理簡化為易於理解的錶達,通俗易懂;

結構閤理:兼具廣度與深度。既闡述該領域的重要話題,又詳釋瞭重要算法的實現並輔以僞代碼,更易上手;

注重實踐:闡述集成學習在多個領域的應用,如計算機視覺、醫療、信息安全和數據挖掘競賽等;

拓展閱讀:提供豐富的參考資料,讀者可按圖索驥、自行深入學習;

新手通過本書很容易理解並掌握集成學習的思路與精粹;

老手通過本書能學會不少技巧並深化對集成學習的理論理解,更好地指導研究和實踐。

集成學習方法是一類先進的機器學習方法,這類方法訓練多個學習器並將它們結閤起來解決一個問題,在實踐中獲得瞭巨大成功。

《集成學習:基礎與算法》分為三部分。第一部分主要介紹集成學習的背景知識;第二部分主要介紹集成學習方法的核心知識,包括Boosting、Bagging、Random Forests 等經典算法,平均、投票和Stacking 等模型和方法、相關理論分析工作,以及多樣性度量和增強方麵的進展;第三部分介紹集成學習方法的進階議題,包括集成修剪、聚類集成和集成學習方法在半監督學習、主動學習、代價敏感學習、類彆不平衡學習及提升可理解性方麵的進展。此外,本書還在每章的“拓展閱讀”部分提供瞭相關的進階內容。

本書全麵介紹機器學習領域的集成學習方法,闡述這個激動人心的領域的研究。我從中受益匪淺!

—Thomas G. Dietterich教授,美國俄勒岡州立大學智能係統研究院主任、ACM Fellow、國際機器學習學會創會主席

本書的齣版適逢其時:恰當的時機,恰當的內容——既具權威性又兼容並包——這使廣大讀者能真正從中獲益。

―Fabio Roli教授,意大利卡利亞裏大學、IEEE Fellow

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發表於2024-12-23

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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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出版者:電子工業齣版社
作者:周誌華
出品人:博文視點
頁數:203
譯者:李楠
出版時間:2020-8-1
價格:89.00元
裝幀:平裝
isbn號碼:9787121390777
叢書系列:

圖書標籤: 機器學習  人工智能  計算機  編程  數據科學  數學   


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不管怎麼說吧!集成學習這個概念這本書講的還是很清晰的,初學者可能有點陌生,但是細品起來還是很不錯的一本書

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