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,以及提升可理解性方面的进展。此外,本书还在每章中的“拓展阅读”部分提供了相关的进阶内容。
馆藏号 | 馆藏地名称 | 索书号 | 文献状态 | 操作 |
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