机器学习提升法 理论与算法 机器学习理论,人工智能导论,机器学习导论和算法图解,提升法创始人、哥德尔奖得主的代表作,书中附有大量的应用实例和插图并提供书中彩图文件。
1.本书是提升法的创始人、哥德尔奖得主的代表作; 2.将提升法背后的各种理论举重若轻、抽丝剥茧、深入浅出地详加介绍; 3.充分考虑入门读者的需求,对所有材料都进行了适当的裁剪,每章后附有练习题; 4.书中有大量的应用实例和插图; 5.提供书中彩图文件。 提升法(boosting)是一种机器学习方法,其思想是通过组合许多较弱的、不准确的 经验法则 来创建一个高度精确的预测器。围绕提升法已发展出非常丰富的理论,涉及一系列的主题,包括统计学、博弈论、凸优化以及信息几何学。提升法也在生物学、计算机视觉和语音处理等领域获得了成功应用。 本书由提升法的提出者、罗伯特 夏皮雷(Robert. E. Schapire)和约夫 弗雷德(Yoav Freund)亲自执笔,汇集、组织、简化并实质性扩充了关于提升法的研究成果,以不同背景的读者都可以轻松阅读并理解的方式
¥81.10定价:¥109.00 (7.45折)