Публикации по теме 'boosting'


Система множественных классификаторов
« Системы множественных классификаторов » или MCS  – это ансамблевые классификаторы, объединяющие несколько отдельных классификаторов. Это отличный новый метод классификации изображений, в частности изображений дистанционного зондирования, то есть изображений, полученных различными датчиками, как объясняется в статье P. Du at al. Основная идея MCS состоит в том, чтобы создать набор учащихся, называемых « базовыми учениками », и объединить их, чтобы в итоге получить модель, которая..
Процесс AdaBoost (буст)
Каждый человек, изучающий или работающий с алгоритмами машинного обучения, столкнется с этим термином Boosting, некоторые ломают голову, чтобы понять эту концепцию, некоторые могут подумать, зачем нам это нужно? Что произойдет, если мы проигнорируем это? так как есть еще много вариантов. Но, честно говоря, за каждой техникой, используемой в области машинного обучения, стоит уникальная идеология, и их использование в идеале улучшит производительность. Итак, давайте расшифруем, что..
Изучение возможностей ансамблевого обучения в повышении точности прогнозирования в машинном обучении…
Машинное обучение произвело революцию в том, как мы обрабатываем и анализируем данные, что позволяет нам делать более точные прогнозы и делать выводы. Однако с ростом сложности данных становится все труднее построить единую модель, которая может точно предсказать результат. К счастью, именно здесь в игру вступает ансамблевое обучение. Ансамблевое обучение — это метод машинного обучения, который объединяет прогнозы нескольких моделей для получения более надежного и точного прогноза. Идея..
Введение в методологию повышения и алгоритм AdaBoost
Введение в методологию повышения и алгоритм AdaBoost Важно узнать, как алгоритм машинного обучения работает за кулисами. Для специалиста по данным крайне важно задуматься о логике и математике, лежащих в основе этих алгоритмов. Однако даже при наилучшей конфигурации параметров использование только одного алгоритма машинного обучения для задачи интеллектуального анализа данных может ограничить вашу производительность и ваши возможности при решении проблемы. На этом этапе нам нужно..
Алгоритм повышения градиента
Хотя алгоритм повышения градиента зарекомендовал себя достойно в различных задачах классификации и регрессии, но он все еще остается черным ящиком для многих людей (меня), так что давайте разберемся с ним, В этом блоге я предполагаю, что вы знакомы с ансамблевым обучением, ускорением и градиентным спуском. Алгоритм повышения градиента - это алгоритм обучения ансамбля. Он основан на сильной теоретической концепции последовательного комбинирования слабого предиктора для построения..
Введение в ансамблевые методы
Это третья часть моей серии заметок по CS M146. [Reference] A course in machine learning Chapter 11: Ensemble Methods Оглавление Ансамбль: Вступление Ансамбль: Самозагрузка Прокачка: Мотивация Бустирование: Adaboost (Адаптивный буст) Адабуст: Интуиция Ансамбль: Введение Предположим, у нас есть классификаторы ℎ₁, ℎ₂,…,ℎʟ, обученные набору данных D. Может быть, один классификатор действительно плохо справляется с определенной группой входных данных, в..
Пакетирование и усиление моделей ансамбля (быстрая проверка)
Краткий обзор методов бэггинга и бустинга, используемых в древовидных моделях С возвращением в серию редакций для ML/Data Science. Сегодня мы собираемся пересмотреть такие методы, как бэггинг и бустинг для алгоритмов на основе дерева. Поскольку это будет серия пересмотров, я предполагаю, что у вас есть некоторый опыт работы с деревьями решений и машинным обучением. Так что без дальнейших проволочек, давайте погрузимся. Бэггинг и форсирование — это методы, в основном разработанные..