集成学习实战

作者简介

　　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。

内容简介

"目前，关于集成学习著作比较少，主要是周志华教授团队编写的EnsembleMethods Foundations and Algorithms。不过，该书的出版时间较早(2012年出版英文，2020年出版了中文译著)，未涉及近10年来集成学习的前沿理论和技术；另外该书主要偏向前沿理论，缺少算法实现和案例配套。 《集成学习实战》的引进可谓恰逢其时，填补了集成学习领域著作方面的不足。本书图文并茂地对深奥的集成学习理论和方法进行描述，并结合大量的案例和应用程序，引导读者边思考边实践，从而逐步加深对集成学习的理解，并将这些新方法、新理论和新思想用于自己的研究。本书梳理了集成学习近20年来的前沿理论和技术，主要从集成学习基础知识、集成方式和集成学习数据集制作、特征提取和可解释性三个方面进行了专题讨论，还讨论集成学习理论以及与概率机器学习和深度学习的结合策略。本书包含大量的图、案例以及Python代码实现，读者可以一边阅读一边动手实践。本书面向计算机、人工智能和大数据专业的高年级本科生和研究生，也面向对机器学习与集成学习感兴趣的研究人员和企业工程师。"