书目信息 |
题名: |
演化机器学习
|
|
作者: | 徐华 编著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 北京邮电大学出版社 2021.04 |
|
页数: | 224页 | |
开本: | 26cm | |
丛书名: | 大数据和人工智能技术丛书 | |
单 册: | ||
中图分类: | TP181 | |
科图分类: | ||
主题词: | 机器学习--ji qi xue xi--高等学校--教材 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-5635-6330-2 |
000 | 01145oam2 2200265 450 | |
001 | 011025153826 | |
005 | 20221025153826.0 | |
010 | @a978-7-5635-6330-2@dCNY75.00 | |
100 | @a20201004e20222021em y0chiy0120 ea | |
101 | 0 | @achi |
102 | @aCN@b110000 | |
105 | @ay z 000yy | |
106 | @ar | |
200 | 1 | @a演化机器学习@Ayan hua ji qi xue xi@f徐华编著 |
210 | @a北京@c北京邮电大学出版社@d2021.04@h2022.06 | |
215 | @a224页@d26cm | |
225 | 2 | @a大数据和人工智能技术丛书@Ada shu ju he ren gong zhi neng ji shu cong shu@f许云峰,徐华总主编 |
300 | @a高等院校信息类新专业规划教材 | |
330 | @a本书探讨的主要内容,一是学习分类器与特征选择方法,重点是做两者的整合研究,将学习分类器的分类模型构建过程与特征选择的特征子集搜索过程统一集成在基于遗传的机器学习框架下,同时改善分类算法的预测性能与运行效率;二是从提高规则空间的搜索质量出发,着眼于分类问题,介绍了基于分布估计算法的学习分类器。 | |
410 | 0 | @12001 @a大数据和人工智能技术丛书 |
510 | 1 | @aEvolutionary machine learning@zeng |
606 | 0 | @a机器学习@Aji qi xue xi@x高等学校@j教材 |
690 | @aTP181@v5 | |
701 | 0 | @a徐华@Axu hua@4编著 |
905 | @a河南城建学院图书馆@dTP181@eX720 | |
演化机器学习/徐华编著.-北京:北京邮电大学出版社,2021.04(2022.06) |
224页;26cm.-(大数据和人工智能技术丛书/许云峰,徐华总主编) |
高等院校信息类新专业规划教材 |
ISBN 978-7-5635-6330-2:CNY75.00 |
本书探讨的主要内容,一是学习分类器与特征选择方法,重点是做两者的整合研究,将学习分类器的分类模型构建过程与特征选择的特征子集搜索过程统一集成在基于遗传的机器学习框架下,同时改善分类算法的预测性能与运行效率;二是从提高规则空间的搜索质量出发,着眼于分类问题,介绍了基于分布估计算法的学习分类器。 |
● |
相关链接 |
正题名:演化机器学习
索取号:TP181/X720
 
预约/预借
序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
1 | 1589671 | 215896715 | 自科库301/301自科库 35排1列1层/ [索取号:TP181/X720] | 在馆 | |
2 | 1589672 | 215896724 | 自科库301/301自科库 35排1列1层/ [索取号:TP181/X720] | 在馆 |