机器学习提升法

学习机器学习基础，提升预测模型应用 #生活技巧# #工作学习技巧# #数字技能学习#

内容简介  · · · · · ·

本书主要介绍一种机器学习算法——提升法，主要关注其基础理论和算法，也兼顾了应用。 全书共14章，分为4个部分。首先给出机器学习算法及其分析的概要介绍，然后第一部分重点探究了提升法的核心理论及其泛化能力。第二部分主要介绍了有助于理解和解释提升法的其他理论，包括基于博弈论的解释、贪心算法、迭代投射算法，并与信息几何学和凸优化建立了联系。第三部分主要介绍利用基于置信度的弱预测的AdaBoost算法的实用扩展，并用于解决多类别分类问题和排序问题。第四部分讨论了高级理论话题，包括AdaBoost算法、最优提升法和连续时间下的提升法之间的统计一致性。附录部分介绍了所需高级的数学概念。 本书适合对提升法感兴趣的读者，本书每章都附有练习，因此也适用于高等院校相关课程的教学。

作者简介  · · · · · ·

约夫·弗雷德（Yoav Freund）,纽约微软主任研究员。

罗伯特·夏皮雷（Robert. E. Schapire）,加利福尼亚大学圣迭戈分校计算机科学与工程系教授。

他们因为在提升法方面的研究工作，获得了2003 年的哥德尔奖和2004 年的ACM Kanellakis 理论与实践奖。

目录  · · · · · ·

第1章 引言1
1．1 分类问题与机器学习2
1．2 提升法3
1．2．1 一个“玩具”例子6
1．2．2 算法的实验性能9
1．2．3 一个医学诊断的例子10
· · · · · · (更多)

丛书信息  · · · · · ·

异步图书深度学习系列(共41册)， 这套丛书还有 《ChatGPT原理与应用开发》《GAN实战》《深度学习详解》《文本上的算法——深入浅出自然语言处理》《Python深度学习》 等 。

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我要写书评

机器学习提升法的书评 · · · · · · ( 全部 1 条 )

Ocean 2015-01-12 09:36:07 The MIT Press2012版

机器学习的极佳教材

和侧重广度的prml不一样，本书通过adaboost算法及boosting这种思想，从纵向的角度像我们介绍了机器学习的方方面面，从泛化误差的推导到boosting与其他主流的算法的联系再到应用，作者以boosting为核心，对机器学习中的确定性算法给出了一个有深度的介绍。全书逻辑清晰，算法思...  (展开)

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