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图书信息
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机器学习提升法 理论与算法
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| ISBN： | 9787115535801 |
定价： | ￥109.00 |
| 作者： | (美)罗伯特·夏皮雷(Robert E. Schapire)，(美)约夫·弗雷德(Yoav Freund)著 |
出版社： | 人民邮电出版社 |
| 出版时间： | 2020年10月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 400页 |
中图法： | TP181 |
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27
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2026-04-07
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图书简介 | | 本书共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，然后一部分重点探究了提升法的核心理论及其泛化能力。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、迭代投算法，并与信息几何学和凸优化建立了联系。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。 |
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