A02 / undergraduate
核方法、树模型与集成学习
核方法、树模型与集成学习围绕第一编 核方法、第二编 树模型、第三编 Boosting 与综合复习建立连续章节顺序。
- 结构
- 3 Parts · 6 章
- 适合读者
- 适合已具备基础代数与函数知识、希望完成本科层次系统学习的读者。
- 正文状态
- 0 章已有正文，6 章已规划
BEFORE READING
先修与记号
本册对象
研究核技巧、支持向量机、决策树、随机森林和 boosting。
符号约定
- 本册在首次使用时定义核方法、树模型与集成学习专用符号，并区分标量、向量、算子与单位。
- 同一符号出现多种约定时明确命名空间、假设和适用章节。
COMPLETE CONTENTS
完整目录
第一编 核方法
第一编 核方法组织特征映射、正定核与再生核空间、最大间隔与支持向量机，形成连续的学习单元。
第二编 树模型
第二编 树模型组织决策树、划分准则与剪枝、随机森林与袋装集成，形成连续的学习单元。
第三编 Boosting 与综合复习
第三编 Boosting 与综合复习组织AdaBoost、梯度提升与残差拟合、核方法、树模型与集成学习综合复习，形成连续的学习单元。
综合练习计划
- 每章安排定义辨析、推导计算和结果核验练习。
- 本册末章安排跨 Part 综合题，并保留可复算的解题检查点。
参考资料计划
- TODO：为《核方法、树模型与集成学习》逐项核验权威教材、课程页面或原始论文后登记资源 ID。
修订状态
课程 Schema v1。目录与章节位置已登记；参考资料需逐项核验后进入正式正文。