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  • 醉染图书集成学习入门与实战 原理、算法与应用9787122401670
  • 正版全新
    • 作者: (印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因著 | (印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因编 | (印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因译 | (印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因绘
    • 出版社: 化学工业出版社
    • 出版时间:2022-02-01
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    • 作者: (印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因著| (印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因编| (印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因译| (印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因绘
    • 出版社:化学工业出版社
    • 出版时间:2022-02-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:96000
    • 页数:136
    • 开本:32开
    • ISBN:9787122401670
    • 版权提供:化学工业出版社
    • 作者:(印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因
    • 著:(印)阿洛克·库马尔,(印)马扬克·贾因
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:69.80
    • ISBN:9787122401670
    • 出版社:化学工业出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-02-01
    • 页数:136
    • 外部编号:1202647698
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章为什么需要集成学习001

    1.1混合训练数据003

    1.2混合模型004

    1.3混合组合008

    1.4本章小结009



    第2章混合训练数据011

    2.1决策树013

    2.2数据集采样018

    2.2.1不替换采样(WOR)018

    2.2.2替换采样(WR)019

    .Bagging(装袋算法)021

    ..1k重交叉验024

    ..2分层的k重交叉验026

    2.4本章小结028



    第3章混合模型029

    3.1投票集成030

    3.2硬投票031

    3.3均值法/软投票033

    3.4超参数调试集成036

    3.5水平投票集成038

    3.6快照集成044

    3.7本章小结046



    第4章混合组合047

    4.1Boosting(提升算法)048

    4.1.1AdaBoost(自适应提升算法)049

    4.1.2GradientBoosting(梯度提升算法)051

    4.1.3XGBoost(特别梯度提升算法)053

    4.2Stacking(堆叠算法)055

    4.3本章小结058



    第5章集成学习库059

    5.1ML-集成学习060

    5.1.1多层集成063

    5.1.2集成模型的选择064

    5.2通过Dask扩展XGBoost069

    5.2.1Dask数组与数据结构071

    5.2.2Dask-ML076

    5..扩展XGBoost079

    5.2.4微软LightGBM082

    5.2.5AdaNet088

    5.3本章小结090



    第6章实践指南092

    6.1基于随机森林的特征选择093

    6.2基于集成树的特征转换096

    6.3构建随机森林分类器预处理程序103

    6.4孤立森林进行异常点检测110

    6.5使用Dask库进行集成学习处理114

    6.5.1预处理115

    6.5.2超参数搜索117

    6.6本章小结121



    致谢122

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