本书全面系统地介绍了集成式机器学习的核心理论及其在现实中的实际应用。全书内容不仅详细讲解了集成式机器学习的基本概念，以及结合多个模型的预测来提升整体性能的集成方法，而且辅以丰富的实战案例和代码实现，深入探讨了它们在分类、回归、异常检测等任务中的应用效果；通过理论讲解与实际案例相结合，帮助读者深入理解集成式机器学习的关键技术，并能够将这些技术应用于实际问题中。本书每章内容都经过精心设计，既包括对基本概念的系统讲解，又涵盖了最新的研究成果和发展趋势。 本书适合从事人工智能、机器学习相关研究与应用的工程技术人员阅读，也可作为人工智能等相关专业师生的参考书。

第1章 绪论
1.1 集成式机器学习的发展
1.1.1 相关理论
1.1.2 发展阶段
1.2 本书主要内容
第2章 基础知识与理论框架
2.1 大数据技术
2.1.1 大数据的概念与特征
2.1.2 大数据处理技术
2.1.3 大数据分析与挖掘
2.1.4 大数据的发展趋势
2.2 人工智能
2.2.1 人工智能的定义与发展历程
2.2.2 人工智能的基本原理
2.2.3 人工智能的应用领域
2.2.4 人工智能的工具与框架
2.3 机器学习
2.3.1 机器学习的定义与基本概念
2.3.2 机器学习算法分类
2.3.3 特征工程
2.4 理论框架
第3章 监督学习算法
3.1 线性回归
3.1.1 理解线性回归
3.1.2 损失函数
3.1.3 线性回归的代码示例
3.1.4 线性回归的应用领域及其优缺点
3.2 逻辑回归
3.2.1 理解逻辑回归
3.2.2 逻辑回归模型表达式
3.2.3 逻辑回归应用领域及其优缺点
3.2.4 逻辑回归的代码示例
3.2.5 逻辑回归与线性回归的对比
3.3 支持向量机
3.3.1 理解支持向量机
3.3.2 支持向量机的代码实现
3.3.3 支持向量机应用领域及其优缺点
3.3.4 支持向量回归
3.4 决策树
3.4.1 理解决策树
3.4.2 决策树的代码实现
3.4.3 决策树的优缺点及应用领域
3.5 随机森林
3.5.1 理解随机森林
3.5.2 随机性引入
3.5.3 随机森林的代码实现
3.5.4 随机森林的优缺点及应用领域
3.6 K近邻算法
3.6.1 理解K近邻
3.6.2 K近邻算法的代码实现
3.6.3 K近邻的优缺点及应用领域
第4章 无监督学习算法
4.1 K均值聚类
4.1.1 理论背景
4.1.2 算法原理
4.1.3 数学基础
4.1.4 K均值聚类的步骤
4.1.5 案例
4.1.6 K均值聚类的优点和缺点
4.1.7 优化与改进
4.2 层次聚类
4.2.1 凝聚型层次聚类
4.2.2 分裂型层次聚类
4.3 主成分分析
4.3.1 理论背景
4.3.2 数学基础
4.3.3 核心思想
4.3.4 PCA步骤
4.3.5 优点与缺点
4.3.6 应用场景
4.4 t 分布随机邻域嵌入
4.4.1 理论背景
4.4.2 数学基础
4.4.3 核心思想
4.4.4 -t SNE步骤
4.4.5 优点与缺点
4.4.6 应用场景
4.5 关联规则学习
4.5.1 理论背景
4.5.2 主要概念
4.5.3 关键指标
4.5.4 常用算法
4.5.5 应用场景
第5章 深度学习算法
5.1 神经网络基础
5.1.1 神经元模型
5.1.2 前向传播与反向传播
5.1.3 损失函数与优化算法
5.1.4 正则化与参数初始化
5.1.5 深度神经网络的训练技巧
5.2 深度神经网络
5.2.1 深度神经网络的结构
5.2.2 激活函数的选择与作用
5.2.3 深度神经网络的训练技巧与调优
5.2.4 深度神经网络的应用
5.3 卷积神经网络
5.3.1 卷积层的基本原理
5.3.2 池化层的作用与类型
5.3.3 常见的CNN架构
5.3.4 卷积神经网络的训练技巧与调优
5.3.5 卷积神经网络在计算机视觉中的应用案例
5.4 循环神经网络
5.4.1 循环神经网络的基本结构与工作原理
5.4.2 循环神经网络的训练技巧
5.4.3 循环神经网络在自然语言处理中的应用
5.4.4 循环神经网络在时间序列预测中的应用
5.5 长短期记忆网络
5.5.1 LSTM单元的结构与功能
5.5.2 记忆单元与遗忘门
5.5.3 输入门与输出门
5.5.4 LSTM在序列建模与预测中的应用
5.6 生成对抗网络
5.6.1 生成器的结构与工作原理
5.6.2 判别器的结构与工作原理
5.6.3 GAN的对抗训练过程
5.6.4 GAN的优化方法
5.6.5 GAN的应用
第6章 强化学习算法
6.1 马尔可夫决策过程
6.1.1 核心概念
6.1.2 值函数
6.1.3 策略
6.1.4 解决MDP的方法
6.1.5 MDP的扩展
6.1.6 MDP在强化学习中的应用
6.2 Q学习
6.2.1 核心思想
6.2.2 算法步骤
6.2.3 贝尔曼最优方程
6.2.4 Q学习的收敛性和优化
6.2.5 Q学习的探索与利用
6.2.6 Q学习的关键参数调优
6.2.7 双Q学习
6.2.8 分布式Q学习
6.2.9 Q学习的应用领域
6.3 深度强化学习
6.4 策略梯度方法
6.4.1 策略梯度方法概述
6.4.2 策略表示
6.4.3 策略梯度算法
6.4.4 策略梯度方法的挑战与局限性
6.4.5 策略梯度方法的应用
第7章 集成学习算法
7.1 单一与集成
7.1.1 理解单一模型与集成模型
7.1.2 集成学习算法
7.1.3 集成学习原理
7.1.4 集成学习中的特征选择
7.1.5 集成学习中的超参数调优
7.2 Bagging算法
7.2.1 Bagging的基本原理