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• 010 __ |a 978-7-113-29861-6 |d CNY33.00

• 092 __ |a CN |b 人天1067-3357

• 100 __ |a 20230313d2022 em y0chiy50 ea

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• 200 1_ |a 面向分类的集成学习算法 |e 基础理论与分析 |f 孙光灵，李艳秋著

• 210 __ |a 北京 |c 中国铁道出版社 |d 2022.12

• 215 __ |a 148页 |d 26cm

• 330 __ |a 全书分为三部分，部分主要介绍集成学习的相关背景，即关于分类器的相关基础理论。第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识，诸如多分类器集成的框架、集成规则和性能评估等理论；Boosting、Bagging、Stacking和随机森林(RandomForests)等经典算法；除此之外，还介绍典型的动态集成方法以及集成聚类算法相关基本概念。第三部分介绍集成学习方法的扩展议题，给出集成学习在半监督学习、主动学习和类别不平衡学习等领域的应用。

• 333 __ |a 本书的主要受众是具有一定机器学习和模式识别基础知识的读者，也供机器学习和模式识别爱好者阅读参考

• 606 0_ |a 机器学习 |x 算法

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 孙光灵 |4 著

• 701 _0 |a 李艳秋 |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20230315