集成学习·基础与算法查看源代码讨论查看历史

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《集成学习·基础与算法》，周志华 著，李楠 译，出版社： 电子工业出版社。

电子工业出版社成立于1982年10月，是工业和信息化部直属的科技与教育出版社，享有“全国优秀出版社”、“讲信誉、重服务”的优秀出版社、“全国版权贸易先进单位”、首届中国出版政府奖“先进出版单位”等荣誉称号。

内容简介

集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。全书分为三部分。**部分主要介绍集成学习的背景知识；第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识，包括Boosting、Bagging、Random Forests等经典算法，平均、投票和Stacking等模型和方法、相关理论分析工作，以及多样性度量和增强方面的进展。第三部分介绍集成学习方法的进阶议题，包括集成修剪、聚类集成和集成学习方法在半监督学习、主动学习、代价敏感学习、类别不平衡学习，以及提升可理解性方面的进展。此外，本书还在每章中的“拓展阅读”部分提供了相关的进阶内容。本书适合对集成学习方法感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读。

作者介绍

周志华，分别于1996年6月、1998年6月和2000年12月于 南京大学计算机科学与技术系获学士、硕士和博士学位。2001年1月起留校任教，2002年破格晋升副教授，2003年获 国家杰出青年科学基金，随后被聘任为教授，2004年获博士生导师资格，2006年入选***长江学者特聘教授。现任南京大学 校学术委员会委员、计算机科学与技术系 主任、人工智能学院 院长、计算机软件新技术国家重点实验室 常务副主任、机器学习与数据挖掘研究所 (LAMDA) 所长。美国计算机学会(ACM)、美国科学促进会(AAAS)、国际人工智能学会 (AAAI) 、国际电气电子工程师学会 (IEEE) 、国际模式识别学会 (IAPR)、国际工程技术学会 (IET/IEE) 、中国计算机学会(CCF)、中国人工智能学会(CAAI) 等学会的会士 (Fellow)，欧洲科学院 外籍院士。***高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任、证监会科技监管专家咨询委员会委员、南京市政府人工智能产业顾问，江苏省政协十、十一、十二届委员，江苏省青联十一届副主席等。主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的研究工作。

李楠，博士，毕业于南京大学计算机系机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)，师从周志华教授从事机器学习研究。发表论文20余篇，并获国际数据挖掘竞赛冠军及*佳论文奖。先后供职于阿里巴巴iDST/达摩院和微软亚洲互联网工程院，主要从事机器学习在互联网搜索、推荐和广告中的研究和应用工作。