图书介绍

数据挖掘中的集成方法 通过集成预测来提升精度【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

数据挖掘中的集成方法 通过集成预测来提升精度
  • （美）赛尼，（美）艾德著；王攀，张健，杨洋等译 著
  • 出版社： 北京：科学出版社
  • ISBN：9787030443274
  • 出版时间：2015
  • 标注页数：96页
  • 文件大小：14MB
  • 文件页数：111页
  • 主题词：数据处理

PDF下载


点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快]温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页直链下载[便捷但速度慢]  [在线试读本书]   [在线获取解压码]
点击复制MD5值：287dc6f9681e1f460985afe0c92f404e

下载说明

数据挖掘中的集成方法 通过集成预测来提升精度PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

点击复制85GB完整离线版磁力链接到迅雷FDM等BT下载工具进行下载  详情点击-查看共享计划
建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

图书目录

第1章 集成发现1

1.1 建立集成5

1.2 正则化6

1.3 现实世界中的实例：信用评分＋网飞挑战7

1.4 本书的组织架构8

第2章 预测学习和决策树10

2.1 决策树归纳纵览14

2.2 决策树的性能16

2.3 决策树的缺陷17

第3章 模型复杂度、模型选择和正则化19

3.1 什么是树的“合适”规模19

3.2 偏差-方差分解20

3.3 正则化23

3.3.1 正则化与成本-复杂度树修剪23

3.3.2 交叉验证24

3.3.3 运用收缩的正则化26

3.3.4 通过构建增量模型的正则化30

3.3.5 实例31

3.3.6 正则化综述34

第4章 重要性采样和经典集成方法36

4.1 重要性采样39

4.1.1 参数重要性测度40

4.1.2 扰动采样42

4.2 泛化集成生成42

4.3 Bagging44

4.3.1 实例47

4.3.2 为什么Bagging有用51

4.4 随机森林51

4.5 AdaBoost53

4.5.1 实例54

4.5.2 为什么使用指数损失56

4.5.3 AdaBoost的总体最小值57

4.6 梯度Boosting58

4.7 MART59

4.8 并行集成与顺序集成的比较59

第5章 规则集成和解释统计61

5.1 规则集成61

5.2 解释63

5.2.1 仿真数据实例64

5.2.2 变量重要性68

5.2.3 偏相关69

5.2.4 交互统计70

5.3 制造业数据实例70

5.4 总结74

第6章 集成复杂性75

6.1 复杂性75

6.2 广义自由度77

6.3 实例：带有噪声的决策树表面78

6.4 广义自由度的R代码和实例82

6.5 总结与讨论83

参考文献85

附录A AdaBoost与FSF程序的等价性90

附录B 梯度Boosting和鲁棒损失函数93

热门推荐