Публикации по теме 'ensemble-learning'
Выбор функций для ленивых специалистов по данным
Всесторонний обзор литературы и код по методам на основе фильтров для выбора функций.
Если вы специалист по данным и вас поразило проклятие размерности, этот пост для вас. Вот всесторонний обзор (с примерами) алгоритмов выбора признаков. Мы заканчиваем обсуждение, интегрируя и оценивая ансамбль различных селекторов функций для округленного вывода.
Во-первых, давайте начнем с определения того, чем не является выбор признаков. Если вы столкнулись с проблемой высокой размерности, вы,..
Руководство для начинающих по Random Forest в PySpark
Random Forest — популярный алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Это тип ансамблевого метода обучения, что означает, что он объединяет несколько деревьев решений для более точного прогнозирования.
Алгоритм работает путем создания нескольких деревьев решений, каждое из которых обучается на своем подмножестве данных. На этапе прогнозирования каждое дерево решений делает прогноз, и конечным результатом является среднее или..
Наложение и смешивание - интуитивное объяснение расширенных методов ансамбля
Этот пост представляет собой краткое объяснение двух очень мощных методов ансамблевого обучения. Он служит легко читаемой памяткой, чтобы напомнить вам о том, как работает наложение и смешивание. Таким образом, я предполагаю, что у вас есть краткие знания о том, что такое ансамблевое обучение. В противном случае он должен быть достаточно интуитивным, чтобы вы могли понять, как работают эти два метода.
Вступление
Наложение и смешивание - два мощных и популярных метода ансамбля. Это..
Введение в методы ансамбля в машинном обучении
Введение
Методы ансамбля — это мощный способ повысить производительность моделей машинного обучения за счет объединения прогнозов нескольких моделей. Существует несколько доступных ансамблевых техник, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых популярных методов множественного ансамбля в машинном обучении.
Упаковка
Бэггинг, сокращение от bootstrap aggregation, представляет собой метод ансамбля, который включает в себя..
Введение в ансамблевые методы
Метод ансамбля — это мощный метод, который позволяет объединить несколько моделей машинного обучения в одну модель, которая часто работает лучше, чем любая из отдельных моделей по отдельности.
В этой статье объясняется обоснование ансамблевых методов, рассматриваются различные типы ансамблевых методов и приводится несколько примеров.
Почему создание ансамбля — хорошая идея?
Можно задаться вопросом, почему комбинация различных моделей дает модель, которая лучше, чем каждая из моделей..
XGBoost: генеалогия, архитектурные особенности и инновации
Последовательная и параллельная архитектура «все в одном»
ВВЕДЕНИЕ
XGBoost (eXtreme Gradient Boost) — это мощный алгоритм обучения, который в прошлом превзошел многие традиционные алгоритмы машинного обучения во многих соревнованиях.
В двух словах, XGBoost оборудован как последовательной, так и параллельной архитектурой в одном: хотя это алгоритм последовательного обучения ( аддитивная стратегия ), он включает параллельные вычисления в его архитектуру для повышения..
Ансамблевое обучение : бэггинг, бустинг и стек
« В одиночку мы можем сделать так мало; вместе мы можем так много сделать », — Хелен Келлер.
В машинном обучении компромисс между смещением и дисперсией является одной из ключевых проблем для каждого практикующего специалиста при работе с любым алгоритмом. Чтобы решить эту проблему, они могут воспользоваться некоторыми методами, основанными на обучении ансамблем . Он основан на теории «мудрости толпы» , которая предполагает, что коллективное мнение разнообразной независимой..
