Публикации по теме 'ensemble'
Введение в ансамблевые методы
Представьте, что в приведенном выше классе есть один ученик. Предположим, что этому учащемуся трудно понять изучаемую концепцию. Учитель может решить изменить методологию представления той же концепции, но если учащийся не понимает концепцию, обучение не будет происходить или обучение будет незначительным. Как это исправить? Увеличьте количество студентов.
Рассмотрим класс выше. Предположим, что в этом классе полно учащихся, испытывающих трудности. Возьмем пример, когда от..
Ансамбли
Ансамбли — это методы, с помощью которых мы можем комбинировать несколько слабых моделей для повышения производительности при выполнении поставленной задачи за счет уменьшения дисперсии (бэггинга), смещения ( повышение) или улучшение прогнозов (суммирование). Random Forests, Adaboost — примеры ансамблей.
Слабые модели называются базовыми обучаемыми и могут генерироваться последовательно или параллельно в зависимости от используемых методов. Методы бустинга генерируют базовых..
На что ты смотришь? Я знаю…..
Прогнозирование видео взгляда путем объединения нескольких сетевых путей
Во время просмотра фильма мы легко определяем персонажей, которые взаимодействуют друг с другом, даже если они находятся в разных кадрах с разным фоном. Вы когда-нибудь задумывались, как мы можем делать это так легко?
Наш разум автоматически интерпретирует, куда смотрит человек, когда мы смотрим фильмы или в реальной жизни. Мы знаем это, потому что
мы можем предсказать вектор взгляда человека, мы довольно..
От нуля до героя: соревнование по машинному обучению
Окей, Google. Как провести хакатон? Окей, Google. Уловки для решения задач машинного обучения с высокой точностью.
Если вы чувствуете такое желание гуглить каждый раз, когда участвуете в новом конкурсе по науке о данных, тогда эта статья для вас. Просто постарайтесь терпеть меня до конца, и я могу гарантировать вам, что в следующий раз в палатах вы никогда не почувствуете себя незнакомым или неудобным при выполнении каких-либо задач машинного обучения. Что ж ... все звучит хорошо. А..
Как создавать ансамблевые модели с помощью Rapid Miner
Что такое ансамблевые модели?
На этапе обучения мы можем использовать определенный алгоритм и получить модель из имеющихся данных. Но это будет не самая оптимизированная модель, которую вы получите для конкретного набора данных, поскольку это всего лишь один алгоритм, и этот алгоритм будет слабым алгоритмом. Затем вам, возможно, придется попробовать разные алгоритмы, чтобы получить оптимизированную модель. Вместо этого вы можете попробовать объединить несколько возможных слабых..
Три важных метода повышения производительности модели машинного обучения с несбалансированными наборами данных
А. Используйте перекрестную проверку ансамбля (CV): В этом проекте я использовал перекрестную проверку, чтобы подтвердить надежность модели. Весь набор данных был разделен на пять подмножеств. В каждом резюме 4 из 5 подмножеств используются для обучения, а оставшийся набор использовался для проверки модели. В каждом резюме модель также предсказывает (вероятности, а не класс) тестовые данные. В конце перекрестной проверки у нас есть пять вероятностей предсказания тестирования. Наконец,..
Понимание AdaBoost
Что такое AdaBoost
Любой, кто начинает изучать технику Boosting, должен сначала начать с AdaBoost или Adaptive Boosting. Здесь я попытаюсь концептуально объяснить это.
Когда ничего не работает, работает Boosting. В настоящее время многие люди используют XGBoost, LightGBM или CatBoost, чтобы выигрывать соревнования на Kaggle или Hackathons. AdaBoost - это первая ступенька в мире Boosting.
AdaBoost - один из первых алгоритмов бустинга, который можно адаптировать в практике..
