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题名/责任者:

集成学习实战/(美)高塔姆·库纳普利(Gautam Kunapuli)著 郭涛译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024.07

ISBN及定价:

978-7-302-66092-7/CNY128.00

载体形态项:

18,314页:图;24cm

并列正题名:

Ensemble methods for machine learning

个人责任者:

(美) 库纳普利 (Kunapuli, Gautam) 著

个人次要责任者:

郭涛 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

MANNING

相关题名附注:

版权页英文题名：Ensemble methods for machine learning

责任者附注:

高塔姆·库纳普利（Gautam Kunapuli）拥有逾15年的学术界和机器学习行业经验，重点研究人机协作学习、基于知识和建议的学习算法，以及针对机器学习难题的可扩展学习。

提要文摘附注:

本书共分三部分九章，主要内容包括：Bagging法、提升法和梯度提升法；分类、回归和检索方法；集成方法的模型和决策可解释性；特征工程和集成多样性。

使用对象附注:

本书适用于数据科学家

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