集成学习相关资源大列表

【导读】集成学习利用组合多个基础的模型，来得到比任意单个模型都好的性能，它在许多实际应用于数据竞赛中十分重要，比如Kaggle，本文整理了集成学习的一些教程、数据集、论文等学习资源。

书籍和教程

Ensemble Methods: Foundations and Algorithms 

• https://www.crcpress.com/Ensemble-Methods-Foundations-and-Algorithms/Zhou/p/book/9781439830031

• 集成学习的经典教材，涵盖 了大多数集成学习的技术，可以说是一本必读的书。

Applications of Supervised and Unsupervised Ensemble Methods

• https://www.springer.com/gp/book/9783642039980

• 这本书介绍了ECAI2008之前的集成技术
  
  

Ensemble Machine Learning: Methods and Applications 

• https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-1-4419-9326-7

• 这本书的优势是在上述基础上，加入了最新的研究成果

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook Chapter 45 (Ensemble Methods for Classifiers):

• https://link.springer.com/chapter/10.1007/0-387-25465-X_45

• 这个章节详细介绍了集成学习中的boosting与bagging

Outlier Ensembles: An Introduction 

• https://www.springer.com/gp/book/9783319547640

• 介绍了集成学习中离群点的处理

On the Power of Ensemble: Supervised and Unsupervised Methods Reconciled

• https://cse.buffalo.edu/~jing/sdm10ensemble.htm

• 一篇集成学习的综述
  

课程、视频

Coursera：How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

• https://www.coursera.org/lecture/competitive-data-science/introduction-into-ensemble-methods-MJKCi

Coursera：Machine Learning: Classification by University of Washington partly covers the topic:

• https://www.coursera.org/lecture/ml-classification/ensemble-classifiers-IAous

• https://www.coursera.org/lecture/predictive-analytics/ensembles-bagging-boosting-ph2UL

Machine Learning and Data Mining

• https://www.youtube.com/watch?v=Yvn3--rIdZg&list=PLaXDtXvwY-oDvedS3f4HW0b4KxqpJ_imw&index=27

工具库

[Python] combo

• https://github.com/yzhao062/combo

[Python] pycobra

• https://github.com/bhargavvader/pycobra

[Python] DESlib

• https://github.com/scikit-learn-contrib/DESlib

论文

Github链接:

https://github.com/yzhao062/awesome-ensemble-learning

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