Публикации по теме 'ensemble'
Укладка - супер-методика обучения
В детстве мы все слышали рассказ о кучке палочек, в которых утверждался принцип «Единство - это сила». Объединенное обучение - это механизм обучения, который следует этому принципу. Они используют несколько алгоритмов обучения, чтобы получить более высокую прогнозирующую способность, чем можно было бы получить с помощью любого из составляющих алгоритмов обучения. Многие из популярных современных алгоритмов машинного обучения на самом деле представляют собой ансамбли. Короче говоря, это..
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..
Методы ансамбля
Ансамблевые подходы — это своего рода метод машинного обучения, который объединяет несколько базовых моделей в единую наиболее подходящую прогностическую модель. Методы ансамбля — это мультимодельные подходы, которые используются для получения превосходных результатов. Методы ансамбля в большинстве ситуаций дают более точные результаты, чем одна модель. В ряде соревнований по машинному обучению в решениях-победителях использовались ансамблевые подходы. Победитель популярного конкурса..
Ускоритель XGBosst: gbtree v.s. дротик против gblinear
gbtree Booster использует версию дерева регрессии в качестве слабого обучаемого
gblinear использует (обобщенную) линейную регрессию со сжатием l1 и l2. Но поскольку это аддитивный процесс и поскольку линейная регрессия сама по себе является аддитивной моделью, сохраняются только коэффициенты комбинированной линейной модели.
dart перенял метод исключения из нейронных сетей в пользу ускоренной регрессии. Необходимо настроить несколько параметров:
skip_drop (по умолчанию =..
Прогноз по нескольким временным рядам и классификация моделей спроса с использованием R - Часть 2
Ансамбль, ARIMA, ETS, динамическая гармоническая регрессия, линейная регрессия временных рядов, STL-декомпозиция ETS, линейная зависимость Холта, линейное затухание Холта, простое экспоненциальное сглаживание, дрейф, сезонный NAIVE, NAIVE, CROSTON, SBA
Это продолжение моего предыдущего блога . В предыдущем блоге мы рассмотрели, как мы выполняем базовую предварительную обработку данных и как классифицировать временные ряды с помощью функции _1 _ . Эта серия будет состоять из..
Продвинутые методы ансамблевого обучения
Ансамбль - это искусство и наука
В моем предыдущем посте об ансамблевом обучении я объяснил, что такое ансамблевое обучение, как оно связано со смещением и дисперсией в машинном обучении и каковы простые методы ансамблевого обучения. Если вы не читали пост, обратитесь сюда .
В этом посте я расскажу о типах ансамблевого обучения, продвинутых методах ансамблевого обучения - Bagging, Boosting, Stacking и Blending с примерами кода. В конце я объясню некоторые плюсы и минусы..
Суммированные регрессии с использованием вольперта
Недавно я выпустил первую бета-версию фреймворка составного обобщения под названием Wolpert , названного в честь автора оригинальной статьи [1]. Чтобы показать некоторые из его возможностей, я решил написать этот пост, реализующий алгоритм стековой регрессии [2]. Это несколько более сложное использование, поэтому я рекомендую просмотреть руководство пользователя перед его чтением.
Одна из идей, представленных в статье, заключается в использовании гребневой регрессии для выбора..
