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Boosting : foundations and algorithms

著者: Robert E Schapire; Yoav Freund
出版: Cambridge, MA : MIT Press, ©2012.
シリーズ: Adaptive computation and machine learning.
エディション/フォーマット:   電子書籍 : Document : Englishすべてのエディションとフォーマットを見る
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ジャンル/形式: Electronic books
その他のフォーマット: Print version:
Schapire, Robert E.
Boosting.
Cambridge, MA : MIT Press, c2012
(DLC) 2011038972
(OCoLC)758388404
資料の種類: Document, インターネット資料
ドキュメントの種類: インターネットリソース, コンピューターファイル
すべての著者/寄与者: Robert E Schapire; Yoav Freund
ISBN: 9780262301183 0262301180
OCLC No.: 794669892
物理形態: 1 online resource (xv, 526 p.) : ill.
コンテンツ: 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.
シリーズタイトル: Adaptive computation and machine learning.
責任者: Robert E. Schapire and Yoav Freund.

レビュー

編集者のレビュー

出版社によるあらすじ

"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 続きを読む

 
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