书目详细信息
： 集成学习入门与实战:原理、算法与应用
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-122-40167-0:CNY69.80 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 集成学习入门与实战/.(印)阿洛克·库马尔, 马扬克·贾因著/.Alok Kumar, Mayank Jain/.吴健鹏译 |
| 出版发行项： | 北京:,化学工业出版社:,2022.02 |
| 载体形态项： | 122页:;+图:;+21cm |
| 提要文摘： | 本书通过6章内容全面地解读了集成学习的基础知识、集成学习技术、集成学习库和实践应用。其中集成学习技术包括采样、Bagging、投票集成、Boosting、AdaBoost、梯度提升、XGBoost、Stacking、随机森林、决策树等, 从混合训练数据到混合模型, 再到混合组合, 逻辑严谨、逐步讲解。同时也对ML-集成学习、Dask、LightGBM、AdaNet等集成学习库相关技术进行了详细解读, 最后本书通过相关实践对集成学习进行综合性应用。本书配有逻辑框图和关键代码, 使读者在阅读中能够及时掌握算法含义和对应代码。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 库马尔 著 |
| 个人名称等同： | 贾因 著 |
| 个人名称次要： | 吴健鹏 译 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20220825 |