基本介紹
- 中文名：集成學習：基礎與算法
- 作者：周志華
- 類別：程式設計
- 譯者：李楠
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2020年7月
- 頁數：224 頁
- 定價：89 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝-膠訂
- ISBN：9787121390777
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
《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。第三部分介紹集成學習方法的進階議題。
圖書目錄
第1章緒 論1
1.1 基本概念 1
1.2 常用學習算法 3
1.2.1 線性判別分析3
1.2.2 決策樹4
1.2.3 神經網路 6
1.2.4 樸素貝葉斯 8
1.2.5 k-近鄰9
1.2.6 支持向量機和核方法9
1.3 評估和對比12
1.4 集成學習方法 14
1.5 集成學習方法的套用16
1.6 拓展閱讀 19
第2章Boosting 21
2.1 Boosting 過程 21
2.2 AdaBoost 算法 22
2.3 說明性舉例26
2.4 理論探討 29
2.4.1 基本分析 29
2.4.2 間隔解釋 30
2.4.3 統計視角 32
2.5 多分類問題35
2.6 容噪能力 37
2.7 拓展閱讀 40
第3章Bagging 43
3.1 兩種集成範式 43
3.2 Bagging 算法 44
3.3 說明性舉例45
3.4 理論探討 48
3.5 隨機樹集成52
3.5.1 隨機森林 52
3.5.2 隨機化譜 55
3.5.3 隨機森林用於密度估計 56
3.5.4 隨機森林用於異常檢測 58
3.6 拓展閱讀 60
第4章結合方法61
4.1 結合帶來的益處 61
4.2 均值法62
4.2.1 簡單平均法 62
4.2.2 加權平均法 63
4.3 投票法65
4.3.1 絕對多數投票法 65
4.3.2 相對多數投票法 66
4.3.3 加權投票法 67
4.3.4 軟投票法 68
4.3.5 理論探討 70
4.4 學習結合法76
4.4.1 Stacking76
