Ensemble Methods

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出版者:Chapman and Hall/CRC
作者:Zhi-Hua Zhou
出品人:
页数:236
译者:
出版时间:2012-6-6
价格:USD 87.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9781439830031
丛书系列:
图书标签:
  • 机器学习
  • 集成学习
  • MachineLearning
  • 周志华
  • 数据挖掘
  • 计算机
  • 数学
  • 计算机视觉
  • 机器学习
  • 集成学习
  • 模型融合
  • 算法
  • 数据挖掘
  • 统计学习
  • 预测建模
  • Python
  • R
  • Scikit-learn
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具体描述

An up-to-date, self-contained introduction to a state-of-the-art machine learning approach, Ensemble Methods: Foundations and Algorithms shows how these accurate methods are used in real-world tasks. It gives you the necessary groundwork to carry out further research in this evolving field. After presenting background and terminology, the book covers the main algorithms and theories, including Boosting, Bagging, Random Forest, averaging and voting schemes, the Stacking method, mixture of experts, and diversity measures. It also discusses multiclass extension, noise tolerance, error-ambiguity and bias-variance decompositions, and recent progress in information theoretic diversity. Moving on to more advanced topics, the author explains how to achieve better performance through ensemble pruning and how to generate better clustering results by combining multiple clusterings. In addition, he describes developments of ensemble methods in semi-supervised learning, active learning, cost-sensitive learning, class-imbalance learning, and comprehensibility enhancement.

作者简介

Zhi-Hua Zhou is a professor in the Department of Computer Science and Technology and the National Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University. Dr. Zhou is the founding steering committee co-chair of ACML and associate editor-in-chief, associate editor, and editorial board member of numerous journals. He has published extensively in top-tier journals, chaired many conferences, and won six international journal/conference/competition awards. His research interests encompass the areas of machine learning, data mining, pattern recognition, and multimedia information retrieval.

目录信息

读后感

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感觉这里有错误,应该是期望损失求导 下标也不对。 140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太坑爹!140字的要求太...

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用户评价

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灰常好

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比想象中薄,简介但内容充实,关键的点有说到。主要关注的是基础部分,以及Class-Imbalance Learning那一块,AdaCost, SMOTEBoost, Easyensemble,BalanceCascade等。有些基础的预备知识没有遗漏,恰恰这些对于新手帮助很大,也便于形成概观,这点做得很好。总之,不错的综述。

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对集成学习在学术界中的发展做了介绍,其中不仅涉及到经常使用的bagging boosting等,还对聚类集成算法进行了较多篇幅的介绍,很受益

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13年已读。

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比想象中薄,简介但内容充实,关键的点有说到。主要关注的是基础部分,以及Class-Imbalance Learning那一块,AdaCost, SMOTEBoost, Easyensemble,BalanceCascade等。有些基础的预备知识没有遗漏,恰恰这些对于新手帮助很大,也便于形成概观,这点做得很好。总之,不错的综述。

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