機器學習提升法:理論與算法(簡體書)

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機器學習提升法:理論與算法(簡體書)
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機器學習提升法:理論與算法(簡體書)

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作者簡介
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本書主要介紹一種機器學習算法――提升法,主要關注其基礎理論和算法,也兼顧了應用。
全書共14章,分為4個部分。首先給出機器學習算法及其分析的概要介紹,然後第一部分重點探究了提升法的核心理論及其泛化能力。第二部分主要介紹了有助於理解和解釋提升法的其他理論,包括基於博弈論的解釋、貪心算法、迭代投射算法,並與信息幾何學和凸優化建立了聯繫。第三部分主要介紹利用基於置信度的弱預測的AdaBoost算法的實用擴展,並用於解決多類別分類問題和排序問題。第四部分討論了高級理論話題,包括AdaBoost算法、最優提升法和連續時間下的提升法之間的統計一致性。附錄部分介紹了所需高級的數學概念。
本書適合對提升法感興趣的讀者,本書每章都附有練習,因此也適用於高等院校相關課程的教學。

作者簡介

約夫·弗雷德(Yoav Freund),紐約微軟主任研究員。
羅伯特·夏皮雷(Robert. E. Schapire),加利福尼亞大學聖迭戈分校計算機科學與工程系教授。
他們因為在提升法方面的研究工作,獲得了2003 年的哥德爾獎和2004 年的ACM Kanellakis 理論與實踐獎。

名人/編輯推薦

1.本書是提升法的創始人、哥德爾獎得主的代表作;
2.將提升法背後的各種理論舉重若輕、抽絲剝繭、深入淺出地詳加介紹;
3.充分考慮入門讀者的需求,對所有材料都進行了適當的裁剪,每章後附有練習題;
4.書中有大量的應用實例和插圖;
5.提供書中彩圖文件。

提升法(boosting)是一種機器學習方法,其思想是通過組合許多較弱的、不準確的“經驗法則”來創建一個高度精確的預測器。圍繞提升法已發展出非常豐富的理論,涉及一系列的主題,包括統計學、博弈論、凸優化以及信息幾何學。提升法也在生物學、計算機視覺和語音處理等領域獲得了成功應用。
本書由提升法的提出者、羅伯特·夏皮雷(Robert. E. Schapire)和約夫·弗雷德(Yoav Freund)親自執筆,彙集、組織、簡化並實質性擴充了關於提升法的研究成果,以不同背景的讀者都可以輕鬆閱讀並理解的方式來呈現提升法的理論及其實踐,同時也為高級研究人員提供了權威參考。本書充分考慮入門讀者的需求,對所有的材料都進行了適當的裁剪,並在每章後都附有練習,因而適合作為相關教材使用。

本書首先對機器學習算法及其分析方法作了概要性介紹;然後探討了提升法的核心理論,特別是它的泛化能力;考察了有助於理解和解釋提升法的許多理論觀點;提供了提升法的實用擴展以解決更複雜的學習問題;最後提出了一些高級理論。大量的應用實例和插圖貫穿其中。

本書適合任何對機器學習算法、提升法感興趣的讀者,也適合作為高等院校相關課程的教材。

專家評論
這本書是優秀的精神“擔架”,值得好好閱讀以及多次重讀,即使是非專業人士。
――ACM 的Computing Reviews

一言以蔽之,這是我讀過的關於機器學習的最好的書之一……
――Bactra 評論

對於那些希望在機器學習領域工作的人來說,本書提供了清晰而有見地的觀點,在機
器學習的經典著作和研究人員的書架上都應該佔有一席之地。
――Giles Hooker 美國統計協會

Robert Schapire 和Yoav Freund 提出的提升法在機器學習和統計學習方面產生
了巨大的影響,它經受住了時間的考驗。關於為什麼提升法如此有效,人們進行了熱烈的討論,現在還沒有定論。這本來自“大師”的書,其各方面的內容十分均衡,涵蓋了提升法的各個研究視角,能夠幫助讀者快速地享受該領域豐富研究成果。
――Trevor Hastie 斯坦福大學統計系

提升法提供了一個思考和設計機器學習算法的平臺,已有20 多年的歷史。提升法背後簡單而優雅的思想就像是神奇的魔鏡,研究人員可以從多個不同的角度來看待它。這本書將這些觀點完美地結合在一起,是機器學習研究的重要參考資料。
――John Lafferty 芝加哥大學和卡內基梅隆大學

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