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- 010 __ |a 978-7-111-70636-6 |d CNY129.00
- 100 __ |a 20220806d2022 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 现代决策树模型及其编程实践 |A xian dai jue ce shu mo xing ji qi bian cheng shi jian |e 从传统决策树到深度决策树 |d Modern decision tree models and their programming practices |e from traditional decision trees to deep decision trees |f 黄智濒编著 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2022
- 215 __ |a xi, 423页 |c 图 |d 26cm
- 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu
- 314 __ |a 黄智濒, 计算机系统结构博士, 北京邮电大学计算机学院讲师。
- 330 __ |a 本书围绕现代决策树模型, 通过原理解析、应用示例和完整的代码实现详细讲解决策树算法, 既涵盖必要的公式推导, 又考虑具体的应用需求。书中讨论的主要算法和技术包括: CART、ID3和C4.5等经典决策树算法, 代价复杂度剪枝、错误率降低剪枝和悲观错误剪枝等决策树剪枝方法, 随机森林的构造和参数调优, 套袋法、梯度提升法和堆叠法等集成学习方法, XGBoost、LightBoost和CatBoost等主流并行决策树, 常见蚁群算法、蚁群决策树算法和自适应蚁群决策森林, 深度森林、深度神经决策树和深度神经决策森林等深度决策树算法。
- 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书
- 510 1_ |a Modern decision tree models and their programming practices |e from traditional decision trees to deep decision trees |z eng
- 517 1_ |a 从传统决策树到深度决策树 |A cong chuan tong jue ce shu dao shen du jue ce shu
- 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng |x 研究
- 701 _0 |a 黄智濒 |A huang zhi bin |4 编著
- 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20221020
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