同类推荐
-
-
AI训练师教程:微课版
-
¥59.80
-
-
Manus智能体实战技巧60招:10分钟让工作/生活效…
-
¥89.00
-
-
Manus智能体实战技巧60招:10分钟让工作/生活效…
-
¥89.00
-
-
Manus智能体实战技巧60招:10分钟让工作/生活效…
-
¥89.00
-
-
大模型原理及应用
-
¥39.80
-
-
大模型原理及应用
-
¥39.80
-
-
大模型原理及应用
-
¥39.80
-
-
AI编程入门:工具、方法与实践
-
¥99.00
-
-
AI编程入门:工具、方法与实践
-
¥99.00
-
-
AI编程入门:工具、方法与实践
-
¥99.00
|
|
图书信息
|
|
|
|
集成多标签学习方法
|
| ISBN: | 9787302682363 |
定价: | ¥59.00 |
| 作者: | 夏跃龙,唐明靖著 |
出版社: | 清华大学出版社 |
| 出版时间: | 2025年03月 |
开本: | 23cm |
| 页数: | 158页 |
中图法: | TP181 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
北京人天书店有限公司
|
11
|
库区4
|
2026-08-20
|
|
其它供货商库存合计
|
8
|
|
2026-08-06
|
图书简介 | | 本书基于集成学习相关理论,围绕多标签局部依赖、多标签缺失补全、极端量级多标签学习、长尾多标签学习和开放词多标签学习等一系列问题进行展开,提出了一系列高效的集成多标签学习方法,并详细阐述方法在不同实际场景下的具体解决方案及其背后的技术支撑,同时,通过展示一些典型的实际应用问题解决案例,来验证提出方法在处理复杂、多维度标签任务上的优越性。 |
|