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题名/责任者:

演化机器学习/徐华著

版本说明:

第2版

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-302-68208-0/CNY69.00

载体形态项:

X, 289页:图;23cm

个人责任者:

徐华 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

徐华, 博士, 清华大学计算机系长聘副教授, 博士生导师。曾受邀担任国家工信部03号科技重大专项核心专家、“科技助力经济2020 ”国家重点研发计划项目验收专家组组长、国家发改委产业创新中心咨询专家。

书目附注:

有书目 (第262-279页)

提要文摘附注:

本书针对基于演化的机器学习的一些关键问题进行深入探索。全书共20章, 分为3篇。上篇为第1-6章, 探索了深度改进的分布估计算法, 提出了基于共轭先验分布的两层分布估计算法、带有链接学习的量子演化算法和问题规模自适应的基于分解的多目标分布估计算法。中篇为第7-13章, 针对学习分类器与特征选择方法, 重点研究两者的融合策略, 将学习分类器的分类模型构建过程与特征选择的特征子集搜索过程统一集成在基于演化的机器学习框架下, 同时改善了分类算法的预测性能与运行效率。下篇为第14-20章, 从提高规则空间的搜索质量出发, 立足于分类问题, 介绍基于分布估计算法的学习分类器。

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