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集成学习入门与实战: 原理、算法与应用:(印度) 阿洛克·库马尔, 马扬克·贾因, Alok Kumar, Mayank Jain, 吴健鹏
作者：(印度) 阿洛克·库马尔, 马扬克·贾因, Alok Kumar, Mayank Jain, 吴健鹏
出版社：化学工业出版社
出版时间：2022
ISBN：978-7-122-40167-0
索书号：TP181/89
分类号：TP181
页数：122页
价格：69.80
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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。