《數據挖掘中的集成方法： 通過集成預測來提升精度》是2015年6月科學出版社出版的圖書，作者是(美)Giovanni Seni，(美)John Elder。
基本介紹
- 中文名：數據挖掘中的集成方法： 通過集成預測來提升精度
- 作者：(美)Giovanni Seni，(美)John Elder
- 出版時間：2015年6月
- 出版社：科學出版社
- ISBN：9787030443274
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書討論基於決策樹的集成，分析被視為當前現代集成算法高級性能的主要原因之一的正則化問題，描述集成方法領域近年來的兩個發展——重要性採樣(IS)和規則集成(RE)，論述新數據信息集成在複雜性和更高精度方面的悖論等重要命題.全書面向前沿、文字簡練、論述充分、可讀性好.
圖書目錄
封面
數據挖掘中的集成方法——通過集成預測來提升精度
內容簡介
作者簡介
致謝
譯者序
原書序一
原書序二
摘要
第1章 集成發現
第2章 預測學習和決策樹
第3章 模型複雜度、模型選擇和正則化
第4章 重要性採樣和經典集成方法
第5章 規則集成和解釋統計
第6章 集成複雜性
參考文獻
附錄A AdaBoost與FSF程式的等價性
附錄B 梯度Boosting和魯棒損失函式
彩圖
封底
