集成学习方法，一直是整个机器学习领域的「常青树」，受到学界与业界的广泛关注。 随着南京大学周志华教授的专著《集成学习：基础与算法》中文版上市，让我们能够有机会系统的学习这一经典的机器学习方法。

为了更好的帮助广大读者们学习、了解集成学习，博文视点学院联合机器之心，特邀《集成学习：基础与算法》一书译者李楠博士带来两场精彩线上分享，带领大家一起学集成学习。

集成学习主题线上分享 第二期

集成学习：应用和实践

8月23日（周日） 20:00

分享概要

• 介绍常用的机器学习工具，包括：XGBoost，Scikit-Learn等

• 介绍工业界常用的集成学习应用，例如，Boosting方法在CTR预估中的作用，iForest方法在异常检测中的应用，以及最近的Deep Ensemble方面的进展

讲 师 简 介

李楠

博士，毕业于南京大学计算机系机器学习与数据挖掘研究所 (LAMDA) ，师从周志华教授从事机器学习研究。发表论文20余篇，并获国际数据挖掘竞赛冠军及最佳论文奖。

先后供职于阿里巴巴iDST/达摩院和微软亚洲互联网工程院，主要从事机器学习在互联网搜索、推荐和广告中的研究和应用工作。

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人工智能探索与实践丛书

《集成学习：基础与算法》

周志华 著 ，李楠 译

国内独本剖析集成学习的著作

第一期回顾：

• 周志华教授《集成学习》中文版上市，李楠博士带你一起入门