迈向Boosting算法:基础与实践指南
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更新于2024-07-19
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《Boosting:基础与算法》是一本深入探讨Boosting理论和实践的经典之作,由Thomas Dietterich担任编辑,Christopher Bishop、David Heckerman、Michael Jordan 和 Michael Kearns 担任副编辑,收录在《适应计算与机器学习》系列中。本书由麻省理工学院出版社于2012年出版,版权受到严格保护,未经许可禁止任何形式的复制或机械性传播。
Boosting是一种强大的机器学习方法,它通过迭代地组合多个弱分类器(性能优于随机猜测但不如最优分类器)来构建一个强大的预测模型。这种方法起源于统计学中的AdaBoost(Adaptive Boosting),由Robert E. Schapire和Yoav Freund共同提出,并在此基础上发展出众多变种,如Gradient Boosting和XGBoost等。
该书的主要内容涵盖了Boosting的基本概念,包括提升算法的工作原理,如何通过调整权重分配和弱分类器的训练策略来提高整体性能。书中深入剖析了提升算法的核心思想——通过不断调整样本权重,使得弱分类器能够在后续迭代中更关注那些先前被错误分类的样本,从而逐步提高整体模型的准确性和稳定性。
此外,书中还涉及了Boosting算法的数学理论基础,包括提升算子、提升函数以及对数损失函数等,这些都是理解和实现Boosting的关键。对于实践者来说,书中提供了丰富的案例研究和实战指导,帮助读者掌握如何在实际问题中应用Boosting,以及如何解决可能遇到的挑战和优化技巧。
《Boosting:基础与算法》适合那些对机器学习尤其是弱学习和集成学习有兴趣的读者,无论是初学者还是高级研究人员,都能从中获益匪浅。此外,它也是学习现代深度学习和强化学习前,理解集成方法和优化策略的重要参考书籍。如果你想深入了解这一领域,这本书无疑是你的不二之选。
2018-04-11 上传
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