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题名:
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集成学习入门与实战 / (印度) 阿洛克·库马尔, 马扬克·贾因著 , 吴健鹏译 |
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ISBN:
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978-7-122-40167-0 价格： CNY69.80 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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122页 图 21cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 化学工业出版社 出版日期： 2022 |
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内容提要:
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《集成学习入门与实战: 原理、算法与应用》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。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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其它题名:
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原理、算法与应用 |
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主要责任者:
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库马尔 著 |
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主要责任者:
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贾殷 著 |
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次要责任者:
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吴健鹏 译 |
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责任者附注:
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责任者Jain规范汉译姓: 贾殷 |