Публикации по теме 'ensemble-method'
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..
Бэггинг и форсирование в машинном обучении — Ключевые методы ансамблевого метода
Бэггинг и форсирование в машинном обучении — узнайте, почему эти методы важны
Технология машинного обучения — это благо в разработке моделей ИИ, но то, что делает машинное обучение точным и надежным методом, — это ансамблевое обучение. Ансамблевое обучение повышает производительность моделей машинного обучения.
Ансамблевое обучение объединяет несколько моделей машинного обучения для получения более точных моделей. Пакетирование и ускорение в машинном обучении — самые популярные методы..
Использование глубокого обучения для повышения производительности традиционного машинного обучения
Глубокое обучение для извлечения признаков, ансамблевых моделей и многого другого
Появление глубокого обучения изменило правила игры в машинном обучении, проложив путь к созданию сложных моделей, способных на подвиги, которые ранее считались невозможными. Эти модели использовались для достижения передовой производительности во многих различных областях, включая классификацию изображений, обработку естественного языка и распознавание речи. В этой статье рассматривается использование..
Идеальное руководство по ансамблевому обучению
Ансамблевое обучение - это стратегия, в которой мы пытаемся агрегировать прогнозы другой группы предикторов, чтобы повысить производительность нашей модели. В отличие от обычных подходов к обучению, которые пытаются построить одного учащегося на основе данных обучения, методы ансамбля пытаются создать набор учащихся и объединить их. Ансамблевое обучение также называется обучением на основе комитетов или обучением нескольким системам классификатора . Если вы можете увидеть..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..