Публикации по теме 'ensemble-learning'
Ансамблевое обучение с помощью Scikit-Learn: дружелюбное введение
Алгоритмы ансамблевого обучения, такие как XGBoost или Random Forests, входят в число самых эффективных моделей в соревнованиях Kaggle. Как они работают?
Фундаментальные алгоритмы обучения, такие как логистическая регрессия или линейная регрессия, часто слишком просты для достижения адекватных результатов при решении задач машинного обучения. Хотя возможным решением является использование нейронных сетей, они требуют огромного количества обучающих данных, которые редко доступны...
Обучение ансамблю: две головы лучше, чем одна?
В области машинного обучения одним из наиболее эффективных способов повышения точности прогностических моделей является ансамблевое обучение. Ансамбльное обучение — это мощный метод, который объединяет прогнозы нескольких моделей для повышения общей точности системы машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим различные типы ансамблевого обучения и некоторые популярные модели в каждом типе.
Проблемы машинного обучения, такие как классификация, регрессия и кластеризация, могут быть..
Роль ансамблевых методов в машинном обучении
ВВЕДЕНИЕ
Методы ансамбля позволяют комбинировать множество моделей машинного обучения (также известных как «базовые модели») для создания более эффективной модели. Методы ансамбля не имеют преимуществ, если производительность модели не является основной целью [1]. Если вашей целью в проекте машинного обучения является создание модели с наилучшей производительностью, то эта статья для вас.
Мы узнаем о ансамблевых методах, таких как стекирование, бэггинг и бустинг, и поймем, как они..
Техника отсева и ансамблевые методы
Около десяти лет назад сети глубокого обучения были печально известны из-за проблемы переобучения. Полностью связанный слой занимает большинство параметров, и, следовательно, нейроны развивают взаимозависимость между собой во время обучения, что ограничивает индивидуальную мощность каждого нейрона, что приводит к чрезмерной подгонке обучающих данных.
Один из подходов к уменьшению переобучения - уместить все возможные разные нейронные сети в один и тот же набор данных и усреднить..
Бэгинг и бустинг
Нежное введение в бэггинг, бустинг и несколько общих учеников ансамбля
Что я буду освещать?
Я попытаюсь охватить концепции голосования, бэггинга, бустинга и, возможно, концептуально объяснить несколько алгоритмов ансамбля. Я считаю, что есть много ресурсов, которые уже показывают вам, как создавать эти вещи с помощью Sklearn или других библиотек, но концепция, лежащая в их основе, гораздо интереснее. Просто прочтите книгу, и держу пари, вы еще больше оцените идею, лежащую в..
Повышение градиента — Концепция и простой пример
Что такое повышение градиента?
Gradient Boosting — это метод машинного обучения, который включает в себя обучение нескольких субоптимальных моделей, основанных друг на друге, в отличие от традиционного подхода к обучению одной модели до совершенства. Это может привести к менее эффективным окончательным моделям, но ускорит процесс обучения, поскольку ни одна модель не должна быть идеальной. Как и в случае с людьми, найти «команду» несовершенных моделей намного проще (а в некоторых случаях..
Обучение в ансамбле: объединение возможностей многих для улучшения прогнозов
В области машинного обучения ансамблевое обучение стало мощным методом, который объединяет прогнозы нескольких моделей для достижения более высокой производительности по сравнению с отдельными моделями. Ансамбльное обучение использует мудрость толпы, используя сильные стороны различных моделей для преодоления ограничений любой отдельной модели. В этой статье рассматриваются концепции, преимущества и популярные методы ансамблевого обучения, которые произвели революцию в области машинного..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..