000    nam0
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005 __ 20210630141158.0
010 __ ■a978-7-121-39077-7■dCNY89.00
100 __ ■a20200803d2020    em y0chiy50      ea
101 1_ ■achi■ceng
102 __ ■aCN■b110000
105 __ ■aa   a   001yy
106 __ ■ar
200 1_ ■a集成学习■Aji cheng xue xi■e基础与算法■dEnsemble methods■efoundations and algorithms■f周志华著■g李楠译■zeng
210 __ ■a北京■c电子工业出版社■d2020
215 __ ■axv, 207页■c图■d24cm
300 __ ■a人工智能探索与实践
306 __ ■a本书原版由Taylor & Francis出版集团旗下CRC出版公司出版，并经其授权翻译出版
320 __ ■a有书目 (第173-202页) 和索引
330 __ ■a本书分为三部分。第一部分主要介绍集成学习的背景知识；第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识，包括Boosting、Bagging、Random Forests等经典算法，平均、投票和Stacking等模型和方法、相关理论分析工作，以及多样性度量和增强方面的进展。第三部分介绍集成学习方法的进阶议题，包括集成修剪、聚类集成和集成学习方法在半监督学习、主动学习、代价敏感学习、类别不平衡学习，以及提升可理解性方面的进展。此外，本书还在每章中的“拓展阅读”部分提供了相关的进阶内容。
500 10 ■aEnsemble methods : foundations and algorithms■mChinese
517 1_ ■a基础与算法■Aji chu yu suan fa
606 0_ ■a机器学习■x算法
690 __ ■aTP181■v5
701 _0 ■a周志华■Azhou zhi hua■4著
702 _0 ■a李楠■Ali nan■4译
801 _0 ■aCN■b广至德■c20210620
905 __ ■bA028321-25■dTP181■f5■e7
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