Запитання з тегом «adaboost»

Я намагаюся зрозуміти відмінності між GBM та Adaboost. Це те, що я зрозумів поки що: Існують обидва алгоритму підвищення, який вивчає помилки попередньої моделі і, нарешті, складає зважену суму моделей. GBM і Adaboost дуже схожі за винятком функцій втрат. Але все одно мені важко схопити уявлення про відмінності між ними. …

48 boosting  gbm  adaboost 

Хтось може сказати мені, що розуміється під фразою «слабкий учень»? Це має бути слабкою гіпотезою? Мене плутає зв’язок між слабким учнем та слабким класифікатором. Обидва однакові чи є якась різниця? У AdaBoost алгоритму T=10. Що мається на увазі під цим? Чому ми обираємо T=10?

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

Я шукаю статті чи тексти, які порівнюють та обговорюють (емпірично чи теоретично): Подвоєння і дерев рішень алгоритми , такі як випадкових лісів або AdaBoost і GentleBoost стосовно до дерев рішень. з Методи глибокого навчання, такі як машини з обмеженим Больцманом , ієрархічна часова пам’ять , конволюційні нейронні мережі тощо. Більш …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

Коли я чув про класифікатор AdaBoost, який неодноразово згадувався на роботі, я хотів краще зрозуміти, як він працює і коли можна захотіти ним користуватися. Я пішов вперед і прочитав низку робіт та навчальних посібників, які я знайшов в Google, але є такі аспекти класифікатора, які я все ще не можу …

14 machine-learning  boosting  adaboost 

Adaboost - це ансамблевий метод, який поєднує багато слабких учнів, щоб сформувати сильний. Усі приклади adaboost, які я читав, використовують пні / дерева як слабкі студенти. Чи можу я використовувати різних слабких учнів у adaboost? Наприклад, як реалізувати adaboost (загальнозміцнюючий прискорення) для підвищення моделі логістичної регресії? Однією з головних відмінностей …

11 logistic  adaboost 

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom