集成机器学习 方法和应用

随着计算机的计算资源和存储资源的不断丰富，机器学习技术已经逐渐在很多领域得到应用，这包括图形图像、计算机视觉、自然语言处理、社交网络、推荐系统等方面。机器学习的经典问题是在有监督条件下的自动分类问题，研究者们基于这一问题提出了很多经典的分类算法。但是每一种算法都只是从某一个单一的角度对数据特征进行描述，因此只能反映数据某一个方面的情况。如何从多个角度对数据进行描述？这是研究者一直在思考的一个问题。如果能够集成多种分类方法，集合每一种方法的优点并克服各自的缺点，那将是非常有意义的。本书对集成机器学习这一领域进行了系统深入的介绍。