Ensemble Methods in Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan and Claypool Publishers

作者:Giovanni Seni

出品人:

页数:126

译者:

出版时间:2010-02-24

价格:USD 35.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781608452842

丛书系列:Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery

图书标签:

• 数据挖掘
• 计算机
• 数据挖掘
• 集成学习
• 机器学习
• 模式识别
• 算法
• 统计学习
• 预测建模
• 分类
• 回归
• 聚类

现代数据挖掘的强大融合：深入解析集成学习的原理与实践 在海量数据驱动的时代，从纷繁复杂的数据中提炼有价值的洞察，是各行各业面临的共同挑战。数据挖掘作为一门学科，致力于开发和应用自动化技术，以发现数据中隐藏的模式、关联和趋势。而近年来，一种名为“集成学习”的技术，凭借其卓越的预测性能和鲁棒性，已成为数据挖掘领域不可或缺的核心工具。本书旨在全面而深入地探讨集成学习的理论基础、核心算法、实际应用以及未来发展趋势，为研究人员、数据科学家和机器学习工程师提供一份详实的指南。 本书将从集成学习的基本概念出发，阐释为何将多个独立学习器进行组合能够显著提升整体性能，并解释其背后的数学原理。我们将详细介绍偏差-方差权衡（bias-variance tradeoff）在集成学习中的作用，以及集成方法如何有效地降低模型复杂度，避免过拟合，从而获得更好的泛化能力。 随后，本书将聚焦于几种最经典且强大的集成学习算法。首先是Bagging（Bootstrap Aggregating），我们将深入剖析其通过自助采样（bootstrap sampling）和投票/平均机制来构建弱学习器集合，并以决策树为基础的随机森林（Random Forests）作为其杰出代表进行详细讲解。读者将学习如何理解随机森林的构建过程，包括特征随机选择的重要性，以及如何解读其输出结果。 接着，我们将深入探讨Boosting系列算法。我们将从AdaBoost（Adaptive Boosting）开始，解析其如何通过迭代地训练弱分类器，并赋予错误分类样本更高的权重，从而逐步提升整体模型的精度。随后，我们将重点介绍Gradient Boosting Machines (GBM)，包括其利用梯度下降的思想来优化损失函数，以及它在处理复杂非线性关系时的强大能力。为了更进一步，本书还将涵盖XGBoost和LightGBM等近年来备受瞩目的高性能梯度提升框架，分析它们在算法优化、效率提升和模型准确性方面的突破性进展，并提供实际操作的技巧。 除了上述经典算法，本书还将拓展至其他重要的集成技术。我们将探讨Stacking（Stacked Generalization），介绍如何利用一个元学习器（meta-learner）来学习如何组合多个基学习器的预测结果，以实现更优越的性能。我们还将讨论投票（Voting）机制，包括硬投票（hard voting）和软投票（soft voting），并分析它们在分类任务中的适用场景。 理论知识的讲解将贯穿大量数学推导和图示，力求清晰易懂。但本书的重点远不止于理论，更在于其实践应用。我们将通过丰富的案例研究，展示集成学习在实际数据挖掘问题中的应用。这些案例将覆盖： 分类问题： 例如，在医疗诊断中预测疾病发生概率，在金融领域识别欺诈交易，以及在文本挖掘中进行情感分析。 回归问题： 例如，预测股票价格，估算房地产价值，以及预测销售量。 其他应用： 如异常检测、聚类等。 在每个案例中，我们将详细阐述如何选择合适的集成算法，如何进行特征工程，如何调整超参数以获得最佳模型表现，以及如何评估模型性能。本书将尽可能地结合当下流行的数据科学编程语言（如Python）和相关的机器学习库（如Scikit-learn、XGBoost、LightGBM）来展示代码实现，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 此外，本书还将探讨集成学习在应对大数据挑战中的作用，包括如何利用分布式计算框架（如Spark）来加速集成模型的训练和推理。我们还将讨论集成学习在解释性方面的挑战，以及一些新兴的解释性技术如何帮助我们理解复杂集成模型的决策过程。 最后，本书将展望集成学习的未来发展方向，包括深度集成学习（deep ensemble learning）、自适应集成方法、以及在特定领域（如自然语言处理、计算机视觉）中的前沿应用。我们将探讨集成学习与深度学习的结合，以及其在解决更复杂、更具挑战性的数据挖掘问题中所扮演的角色。 本书适合所有对数据挖掘和机器学习感兴趣的读者。无论您是初学者，希望系统地了解集成学习的强大能力；还是有一定基础的数据科学家，希望深入掌握高级集成技术，本书都将是您宝贵的参考资源。通过阅读本书，您将能够自信地运用集成学习技术，从海量数据中挖掘出更深层次、更有价值的洞察，并在您的实际项目中取得显著的成效。

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简单看了一下，generalization 不错

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讲得挺不错的，比较好懂。

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