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Boosting : foundations and algorithms

Autore: Robert E Schapire; Yoav Freund
Editore: Cambridge, MA : MIT Press, ©2012.
Serie: Adaptive computation and machine learning.
Edizione/Formato:   eBook : Document : EnglishVedi tutte le edizioni e i formati
Banca dati:WorldCat
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Genere/forma: Electronic books
Informazioni aggiuntive sul formato: Print version:
Schapire, Robert E.
Boosting.
Cambridge, MA : MIT Press, c2012
(DLC) 2011038972
(OCoLC)758388404
Tipo materiale: Document, Risorsa internet
Tipo documento: Internet Resource, Computer File
Tutti gli autori / Collaboratori: Robert E Schapire; Yoav Freund
ISBN: 9780262301183 0262301180
Numero OCLC: 794669892
Descrizione: 1 online resource (xv, 526 p.) : ill.
Contenuti: Foundations of machine learning --
Using AdaBoost to minimize training error --
Direct bounds on the generalization error --
The margins explanation for boosting's effectiveness --
Game theory, online learning, and boosting --
Loss minimization and generalizations of boosting --
Boosting, convex optimization, and information geometry --
Using confidence-rated weak predictions --
Multiclass classification problems --
Learning to rank --
Attaining the best possible accuracy --
Optimally efficient boosting --
Boosting in continuous time.
Titolo della serie: Adaptive computation and machine learning.
Responsabilità: Robert E. Schapire and Yoav Freund.

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"This excellent book is a mind-stretcher that should be read and reread, even bynonspecialists." -- Computing Reviews "Boosting is, quite simply, one of the best-written books I've read on machine Per saperne di più…

 
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