Публикации по теме 'ensemble-learning'


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..
Бэггинг: повышение производительности модели с помощью ансамблевого обучения
В области машинного обучения одной из общих задач является создание моделей, которые хорошо обобщают невидимые данные. Хотя некоторые алгоритмы превосходно справляются с определенными типами данных, они могут испытывать затруднения при работе с более сложными и разнообразными наборами данных. Чтобы преодолеть это ограничение и повысить точность прогнозирования, все более популярными становятся методы ансамблевого обучения. Среди этих методов бэггинг выделяется как мощный и широко..
ансамблевое обучение для начинающих; Мудрость толпы.
Давайте вернемся к периоду бычьего роста криптовалюты, иногда с конца 2020 до начала 2021 года. Люди увидели возможность разбогатеть на криптовалюте. Тем не менее, новичок в мире должен тщательно изучить вопрос, прежде чем покупать так называемую потенциальную монету. Такой запрос может включать в себя опрос экспертов о прогнозах по указанной монете, прежде чем вкладывать в нее свой капитал, поскольку инвестиции в криптовалюту очень нестабильны. Фактически, такой запрос включает в себя..
Агрегация с начальной загрузкой (упаковка):
B ootstrap Агрегирование , также известное как бэггинг, представляет собой метаалгоритм ансамбля машинного обучения, предназначенный для повышения стабильности и точности алгоритмов машинного обучения, используемых в статистической классификации и регрессии. Это уменьшает дисперсию и помогает избежать переобучения. Описание метода: Предположим, что имеется набор D из d кортежей, на каждой итерации i обучающий набор Di из d кортежей выбирается с заменой из D (т. е. бутстрап). Затем..
Модели ансамбля, простое руководство с образцом кода. Часть 1 (деревья решений)
Модели ансамбля, простое руководство с образцом кода. Часть 1 (деревья решений) Шорук Г. Аввад, Msc. в ИИ @ ФАУ что подразумевается под ансамблевыми моделями? В чем разница между бустингом и бэггингом? И почему мы вообще используем модели Ensemble? На все эти вопросы мы ответим в этой статье… Прежде чем мы поговорим о ансамблевых моделях, мы должны понять ТЕЛЕЖКИ (деревья классификации и регрессии). Что подразумевается под ТЕЛЕГАМИ и как они работают? Идея Carts в основном..
Обзор ансамблевых методов машинного обучения
Ансамбли для голосования Ансамбли для голосования объединяют различные модели машинного обучения с использованием таких методов, как голосование по большинству или средние прогнозы. Отдельные модели, используемые в ансамбле, могут быть алгоритмами регрессии или классификации. После обучения отдельных моделей ансамбль можно построить несколькими способами. В регрессии ансамбли создаются путем усреднения (взвешенных или невзвешенных) прогнозов. В классификации ансамбли создаются..
Понимание ансамблевого обучения
Один шаг к тому, чтобы стать экспертом в области машинного обучения. Интуиция, лежащая в основе этого алгоритма, основана на идее мудрости толпы , т.е. когда дело доходит до решения проблем и принятия решений, коллективный разум многих часто превосходит интеллект людей. единственный эксперт. В большинстве случаев средний показатель - посредственность. В принятии решений часто бывает превосходство . - Джеймс Суровецки Например: предположим, вы решили купить iPhone. Однако..