MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：11
- 题名/责任者:
- 现代决策树模型及其编程实践:从传统决策树到深度决策树/黄智濒编著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2022.07
- ISBN及定价:
- 978-7-111-70636-6/CNY129.00
- 载体形态项:
- 11,423页:图;26cm
- 丛编项:
- 智能科学与技术丛书
- 中图法分类号:
- TP18
- 一般附注:
- 华章教育
- 提要文摘附注:
- 本书围绕现代决策树模型，通过原理解析、应用示例和完整的代码实现详细讲解诀策树算法，既涵盖必要的公式推导，又考虑具体的应用需求。书中讨论的主要算法和技术包括：CART、ID3和C4.5等经典诀策树算法，代价复杂度剪枝、错误率降低剪枝和悲观错误剪枝等决策树剪枝方法，随机森林的构造和参数调优，套袋法、梯度提升法和堆叠法等集成学习方法，XCBoost、LightBoost和CatBoost等主流并行决策树，常见蚁群算法、蚁群决策树算法和自适应蚁群决策森林，深度森林、深度神经诀策树和深度神经决策森林等深度决策树算法。
- 使用对象附注:
- 人工智能研究人员
全部MARC细节信息>>