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          集成學(xué)習 : 基礎(chǔ)與算法

          聯(lián)合創(chuàng)作 · 2023-09-28 20:20

          本書是目前國內(nèi)獨本系統(tǒng)性闡述集成學(xué)習的著作。

          集成學(xué)習的思路是通過結(jié)合多個學(xué)習器來解決問題,它在實踐中大獲成功——人稱“從業(yè)者應(yīng)學(xué)應(yīng)會的大殺器”之一。

          化繁為簡:將復(fù)雜的原理簡化為易于理解的表達,通俗易懂;

          結(jié)構(gòu)合理:兼具廣度與深度。既闡述該領(lǐng)域的重要話題,又詳釋了重要算法的實現(xiàn)并輔以偽代碼,更易上手;

          注重實踐:闡述集成學(xué)習在多個領(lǐng)域的應(yīng)用,如計算機視覺、醫(yī)療、信息安全和數(shù)據(jù)挖掘競賽等;

          拓展閱讀:提供豐富的參考資料,讀者可按圖索驥、自行深入學(xué)習;

          新手通過本書很容易理解并掌握集成學(xué)習的思路與精粹;

          老手通過本書能學(xué)會不少技巧并深化對集成學(xué)習的理論理解,更好地指導(dǎo)研究和實踐。

          集成學(xué)習方法是一類先進的機器學(xué)習方法,這類方法訓(xùn)練多個學(xué)習器并將它們結(jié)合起來解決一個問題,在實踐中獲得了巨大成功。

          《集成學(xué)習:基礎(chǔ)與算法》分為三部分。第一部分主要介紹集成學(xué)...

          本書是目前國內(nèi)獨本系統(tǒng)性闡述集成學(xué)習的著作。

          集成學(xué)習的思路是通過結(jié)合多個學(xué)習器來解決問題,它在實踐中大獲成功——人稱“從業(yè)者應(yīng)學(xué)應(yīng)會的大殺器”之一。

          化繁為簡:將復(fù)雜的原理簡化為易于理解的表達,通俗易懂;

          結(jié)構(gòu)合理:兼具廣度與深度。既闡述該領(lǐng)域的重要話題,又詳釋了重要算法的實現(xiàn)并輔以偽代碼,更易上手;

          注重實踐:闡述集成學(xué)習在多個領(lǐng)域的應(yīng)用,如計算機視覺、醫(yī)療、信息安全和數(shù)據(jù)挖掘競賽等;

          拓展閱讀:提供豐富的參考資料,讀者可按圖索驥、自行深入學(xué)習;

          新手通過本書很容易理解并掌握集成學(xué)習的思路與精粹;

          老手通過本書能學(xué)會不少技巧并深化對集成學(xué)習的理論理解,更好地指導(dǎo)研究和實踐。

          集成學(xué)習方法是一類先進的機器學(xué)習方法,這類方法訓(xùn)練多個學(xué)習器并將它們結(jié)合起來解決一個問題,在實踐中獲得了巨大成功。

          《集成學(xué)習:基礎(chǔ)與算法》分為三部分。第一部分主要介紹集成學(xué)習的背景知識;第二部分主要介紹集成學(xué)習方法的核心知識,包括Boosting、Bagging、Random Forests 等經(jīng)典算法,平均、投票和Stacking 等模型和方法、相關(guān)理論分析工作,以及多樣性度量和增強方面的進展;第三部分介紹集成學(xué)習方法的進階議題,包括集成修剪、聚類集成和集成學(xué)習方法在半監(jiān)督學(xué)習、主動學(xué)習、代價敏感學(xué)習、類別不平衡學(xué)習及提升可理解性方面的進展。此外,本書還在每章的“拓展閱讀”部分提供了相關(guān)的進階內(nèi)容。

          本書全面介紹機器學(xué)習領(lǐng)域的集成學(xué)習方法,闡述這個激動人心的領(lǐng)域的研究。我從中受益匪淺!

          —Thomas G. Dietterich教授,美國俄勒岡州立大學(xué)智能系統(tǒng)研究院主任、ACM Fellow、國際機器學(xué)習學(xué)會創(chuàng)會主席

          本書的出版適逢其時:恰當?shù)臅r機,恰當?shù)膬?nèi)容——既具權(quán)威性又兼容并包——這使廣大讀者能真正從中獲益。

          ―Fabio Roli教授,意大利卡利亞里大學(xué)、IEEE Fellow

          周志華,教授、南京大學(xué)計算機系主任、人工智能學(xué)院院長、校學(xué)術(shù)委員會委員。

          歐洲科學(xué)院外籍院士,首位在人工智能相關(guān)五大主流國際學(xué)會ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均當選為會士的華人學(xué)者。

          中國計算機學(xué)會、中國人工智能學(xué)會會士。

          曾獲IEEE計算機學(xué)會Edward J. McCluskey技術(shù)成就獎、CCF王選獎等。

          李楠,博士,畢業(yè)于南京大學(xué)計算機系機器學(xué)習與數(shù)據(jù)挖掘研究所(LAMDA),師從周志華教授從事機器學(xué)習研究。

          發(fā)表論文20余篇,并獲國際數(shù)據(jù)挖掘競賽冠軍及最佳論文獎。

          先后供職于阿里巴巴iDST/達摩院和微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院,主要從事機器學(xué)習在互聯(lián)網(wǎng)搜索、推薦和廣告中的研究和應(yīng)用工作。

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