集成學(xué)習(xí) : 基礎(chǔ)與算法
本書是目前國內(nèi)獨(dú)本系統(tǒng)性闡述集成學(xué)習(xí)的著作。
集成學(xué)習(xí)的思路是通過結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器來解決問題，它在實(shí)踐中大獲成功——人稱“從業(yè)者應(yīng)學(xué)應(yīng)會(huì)的大殺器”之一。
化繁為簡：將復(fù)雜的原理簡化為易于理解的表達(dá)，通俗易懂；
結(jié)構(gòu)合理：兼具廣度與深度。既闡述該領(lǐng)域的重要話題，又詳釋了重要算法的實(shí)現(xiàn)并輔以偽代碼，更易上手；
注重實(shí)踐：闡述集成學(xué)習(xí)在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如計(jì)算機(jī)視覺、醫(yī)療、信息安全和數(shù)據(jù)挖掘競賽等；
拓展閱讀：提供豐富的參考資料，讀者可按圖索驥、自行深入學(xué)習(xí)；
新手通過本書很容易理解并掌握集成學(xué)習(xí)的思路與精粹；
老手通過本書能學(xué)會(huì)不少技巧并深化對(duì)集成學(xué)習(xí)的理論理解，更好地指導(dǎo)研究和實(shí)踐。
集成學(xué)習(xí)方法是一類先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這類方法訓(xùn)練多個(gè)學(xué)習(xí)器并將它們結(jié)合起來解決一個(gè)問題，在實(shí)踐中獲得了巨大成功。
《集成學(xué)習(xí)：基礎(chǔ)與算法》分為三部分。第一部分主要介紹集成學(xué)...
本書是目前國內(nèi)獨(dú)本系統(tǒng)性闡述集成學(xué)習(xí)的著作。
集成學(xué)習(xí)的思路是通過結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器來解決問題，它在實(shí)踐中大獲成功——人稱“從業(yè)者應(yīng)學(xué)應(yīng)會(huì)的大殺器”之一。
化繁為簡：將復(fù)雜的原理簡化為易于理解的表達(dá)，通俗易懂；
結(jié)構(gòu)合理：兼具廣度與深度。既闡述該領(lǐng)域的重要話題，又詳釋了重要算法的實(shí)現(xiàn)并輔以偽代碼，更易上手；
注重實(shí)踐：闡述集成學(xué)習(xí)在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如計(jì)算機(jī)視覺、醫(yī)療、信息安全和數(shù)據(jù)挖掘競賽等；
拓展閱讀：提供豐富的參考資料，讀者可按圖索驥、自行深入學(xué)習(xí)；
新手通過本書很容易理解并掌握集成學(xué)習(xí)的思路與精粹；
老手通過本書能學(xué)會(huì)不少技巧并深化對(duì)集成學(xué)習(xí)的理論理解，更好地指導(dǎo)研究和實(shí)踐。
集成學(xué)習(xí)方法是一類先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這類方法訓(xùn)練多個(gè)學(xué)習(xí)器并將它們結(jié)合起來解決一個(gè)問題，在實(shí)踐中獲得了巨大成功。
《集成學(xué)習(xí)：基礎(chǔ)與算法》分為三部分。第一部分主要介紹集成學(xué)習(xí)的背景知識(shí)；第二部分主要介紹集成學(xué)習(xí)方法的核心知識(shí)，包括Boosting、Bagging、Random Forests 等經(jīng)典算法，平均、投票和Stacking 等模型和方法、相關(guān)理論分析工作，以及多樣性度量和增強(qiáng)方面的進(jìn)展；第三部分介紹集成學(xué)習(xí)方法的進(jìn)階議題，包括集成修剪、聚類集成和集成學(xué)習(xí)方法在半監(jiān)督學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)、代價(jià)敏感學(xué)習(xí)、類別不平衡學(xué)習(xí)及提升可理解性方面的進(jìn)展。此外，本書還在每章的“拓展閱讀”部分提供了相關(guān)的進(jìn)階內(nèi)容。
本書全面介紹機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的集成學(xué)習(xí)方法，闡述這個(gè)激動(dòng)人心的領(lǐng)域的研究。我從中受益匪淺！
—Thomas G. Dietterich教授，美國俄勒岡州立大學(xué)智能系統(tǒng)研究院主任、ACM Fellow、國際機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)創(chuàng)會(huì)主席
本書的出版適逢其時(shí)：恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)，恰當(dāng)?shù)膬?nèi)容——既具權(quán)威性又兼容并包——這使廣大讀者能真正從中獲益。
―Fabio Roli教授，意大利卡利亞里大學(xué)、IEEE Fellow
周志華，教授、南京大學(xué)計(jì)算機(jī)系主任、人工智能學(xué)院院長、校學(xué)術(shù)委員會(huì)委員。
歐洲科學(xué)院外籍院士，首位在人工智能相關(guān)五大主流國際學(xué)會(huì)ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均當(dāng)選為會(huì)士的華人學(xué)者。
中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、中國人工智能學(xué)會(huì)會(huì)士。
曾獲IEEE計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)Edward J. McCluskey技術(shù)成就獎(jiǎng)、CCF王選獎(jiǎng)等。
李楠，博士，畢業(yè)于南京大學(xué)計(jì)算機(jī)系機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘研究所(LAMDA)，師從周志華教授從事機(jī)器學(xué)習(xí)研究。
發(fā)表論文20余篇，并獲國際數(shù)據(jù)挖掘競賽冠軍及最佳論文獎(jiǎng)。
先后供職于阿里巴巴iDST/達(dá)摩院和微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院，主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)在互聯(lián)網(wǎng)搜索、推薦和廣告中的研究和應(yīng)用工作。