Публикации по теме 'boosting'


Ансамбльный метод — Бустирование
Повышение (первоначально называвшееся повышением гипотезы) относится к любому ансамблевому методу, который может объединить нескольких слабых учеников и их ошибки в сильного ученика. Общая идея большинства методов бустинга состоит в последовательном обучении предикторов, каждый из которых пытается исправить своего предшественника. Существует много доступных методов повышения, но, безусловно, самыми популярными из них являются AdaBoost (сокращение от Adaptive Boosting) и Gradient..
Ансамблевое обучение
Сегодня мы собираемся открыть для себя одну из самых важных и полезных тем в прикладном машинном обучении. В этой области важнейшей частью работы является выбор модели, которая наилучшим образом соответствует данным и дает наиболее точные оценки. Для достижения этой цели мы должны использовать несколько моделей, относящихся к нашим данным, на основе определенных шаблонов. Пройдя через все эти необходимые периоды, есть очень интересный метод, который очень помогает нам получить наиболее..
Искусственный интеллект с наддувом: раскрытие силы наддува
Повышение — это методология в науке о данных для изменения и оптимизации модели. Он работает таким образом, чтобы обеспечить буквальный и косвенный способ передачи данных в модели. Возможно, вы видели проблему в создании модели ИИ, проблему низкой точности. Низкая точность не только делает модель устаревшей, но и затрудняет поддержание ее на должном уровне в современном мире. Низкая точность связана с двумя вещами: неверные данные плохо обработанные данные Методы решения..
Повышение градиента для регресса
Повышение градиента - это ансамблевой метод машинного обучения для задач регрессии и классификации, который дает результат с помощью ансамбля из нескольких слабых учеников, особенно деревьев решений. Повышение градиента можно упростить тремя предложениями: Оптимизируемая функция потерь Слабый ученик, чтобы делать прогнозы Окончательная модель, которая добавляет этих слабых учеников, чтобы минимизировать потери и делать более точные прогнозы. Наш алгоритм выглядит следующим образом:..
AdaBoost — Наглядное объяснение!
Прежде чем мы продолжим с adaboost, позвольте мне объяснить истинное значение повышения. Предположим, вы находитесь в школе и задали вопрос: Учителю математики — дан частично правильный ответ. Передано учителю физики — сделано дополнение к приведенному выше ответу. Но не совсем правильно, поэтому: Перешел к следующему Учителю и так далее! Пока мы не получим полный и конкретный и правильный ответ. При бустинге может быть несколько моделей, но выход одной модели является входом для..
Искусство комбинирования моделей: глубокое понимание ансамблевого обучения
Идеальное оружие для решения сложных задач машинного обучения. Ансамблевое обучение — это метод машинного обучения, который объединяет несколько моделей (также известных как базовые модели или слабые учащиеся) для повышения общей производительности и точности прогнозирования системы. Существуют различные типы ансамблевых методов, такие как бэггинг, бустинг и суммирование. Бэгинг Бэггинг, сокращение от bootstrap aggregation , – это комплексный метод машинного обучения, объединяющий..
Adaboost для чайников: разбиение математики (и ее уравнений) на простые термины
Adaboost, сокращенно Adaptive Boosting, представляет собой подход к машинному обучению, который концептуально прост для понимания, но труднее понять математически. Частично причина кроется в том, что уравнения и формулы не разбиваются на простые термины с использованием базовой математики в качестве демонстрации уравнений. Это эссе намеревается сделать именно это с Adaboost, с новичками в науке о данных в качестве основной целевой аудитории. Есть много замечательных лекций, видео и..