书目信息 |
| 题名： |
集成学习
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| 作者： | 周志华 著 ；李楠 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 电子工业出版社 2020.08 |
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| 页数： | xv, 207页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 人工智能探索与实践 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--算法 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-121-39077-7 | |
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| 306 | @a由Taylor & Francis出版集团旗下CRC出版公司授权出版 | |
| 320 | @a有书目 (第173-202页) 和索引 | |
| 330 | @a本书分为三部分。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理解性方面的进展。 | |
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| 集成学习：基础与算法= Ensemble methods：foundations and algorithms/周志华著/李楠译.-北京：电子工业出版社，2020.08 |
| xv, 207页：图；24cm.-(人工智能探索与实践) |
| ISBN 978-7-121-39077-7：CNY89.00 |
| 本书分为三部分。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理解性方面的进展。 |
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正题名：集成学习
索取号：TP181/Z812
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| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1492306 | 214923065 | 自科库301/301自科库 39排6列4层/ [索取号:TP181/Z812] | 在馆 | |
| 2 | 1492307 | 214923074 | 自科库301/301自科库 39排6列4层/ [索取号:TP181/Z812] | 在馆 |