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Synopsis
Ensemble methods that train multiple learners and then combine them to use, with \textit{Boosting} and \textit{Bagging} as representatives, are well-known machine learning approaches. An ensemble is significantly more accurate than a single learner, and ensemble methods have already achieved great success in various real-world tasks.
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À propos de l?auteur
Zhi-Hua Zhou, Professor of Computer Science and Artificial Intelligence at Nanjing University, President of IJCAI trustee, Fellow of the ACM, AAAI, AAAS, IEEE, recipient of the IEEE Computer Society Edward J. McCluskey Technical Achievement Award, CCF-ACM Artificial Intelligence Award.
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ENSEMBLE METHODS
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Chapman and Hall/CRC, 2025
ISBN 10 : 1032960604
ISBN 13 : 9781032960609
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Ensemble Methods : Foundations and Algorithms
Edité par
Chapman and Hall/CRC, 2025
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Ensemble Methods (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
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Chapman and Hall/CRC, 2025
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Ensemble Methods: Foundations and Algorithms
Edité par
Taylor & Francis Ltd, 2025
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Ensemble Methods : Foundations and Algorithms
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Ensemble Methods: Foundations and Algorithms
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Ensemble Methods : Foundations and Algorithms
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Chapman and Hall/CRC, 2025
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Ensemble Methods : Foundations and Algorithms
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Taylor & Francis Ltd Mär 2025, 2025
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Ensemble Methods: Foundations and Algorithms (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
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Chapman and Hall/CRC, 2025
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Ensemble Methods : Foundations and Algorithms
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Chapman and Hall/CRC, 2025
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