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题名/责任者:

现代决策树模型及其编程实践:从传统决策树到深度决策树/黄智濒编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-111-70636-6/CNY129.00

载体形态项:

11, 423页:图;26cm

并列正题名:

Modern decision tree models and their programming practices:from traditional decision trees to deep decision trees

其它题名:

从传统决策树到深度决策树

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

黄智濒 编著

学科主题:

人工智能-研究

中图法分类号:

TP18

责任者附注:

黄智濒, 计算机系统结构博士, 北京邮电大学计算机学院讲师。长期从事智能机器学习、超大规模并行计算、三维计算机视觉和深度学习架构方面的研究。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书介绍了各种决策树模型，围绕传统决策树算法，对各种基本概念和核心思想进行了讲解。书中讨论了各类集成学习方法，介绍了决策树与未来人工智能模型的结合途径，并涵盖处理大数据的决策树模型，从中可以看到未来决策树在传统科学研究中将大有用武之地。

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