机器学习陈强第十五章
时间: 2024-06-16 15:01:03 浏览: 16
机器学习是一种人工智能的应用领域,是研究如何让计算机通过数据学习和改进算法性能的一门学科。陈强的《机器学习》这本书是机器学习方面的经典教材之一,其中第十五章主要涉及集成学习方法。
集成学习是将多个基分类器组合成一个更强大的分类器的方法。在这一章节中,陈强介绍了几种常见的集成学习方法,如Bagging、Boosting以及随机森林等,并详细讲解了它们的基本原理和实现方法。同时,他还介绍了集成学习中的一些关键技术,如特征选择、交叉验证、数据扰动等,并通过实验对不同方法的性能进行了比较。
除此之外,陈强还介绍了集成学习在实际应用中的一些例子,如基于随机森林的图像分类和基于Adaboost的人脸识别等。这些例子旨在帮助读者更好地理解集成学习在实践中的应用。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)