- ISBN:9787118103977
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:25cm
- 页数:177
- 出版时间:2015-11-01
- 条形码:9787118103977 ; 978-7-118-10397-7
本书特色
罗卡赫编*的这本《模式分类的集成方法》主要讨论了集成学习的概念、构成、作用及其*新研究成果,重点介绍了*新的、高效且实用的集成学习算法,给出了分类识别的大量应用实例,总结了作者近年来在模式识别中的理论和应用研究成果。除了介绍许多重要经典的内容以外,书中还包括了*近十几年来刚刚发展起来的并被实践证明有用的新技术、新理论。并将这些新技术应用于模式识别当中,同时提供这些新技术的实现方法和java程序源代码及相应的实验数据,对于读者的自学和算法验证非常有利。针对其中*具有代表性的几种算法,对其工作机制进行深入研究,并利用大量的数值试验对算法的性能进行多方面的考查。主要内容包括:模式分类概述;集成学习的基本理论;分类器组合;经典的集成方法;集成分类的各子模块方法;集成多样性;集成选择;集成算法的评价。这些探讨不仅对集成学习领域的研究具有非常重要的理论意义,而且也具有很强的实用参考价值。
内容简介
本书主要内容包括: 模式分类概述、集成学习概述、集成分类、集成的多样性、集成选择、误差纠错输出编码、分类器集成的评价。
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