«adaboost» etiketlenmiş sorular

GBM ile Adaboost arasındaki farkları anlamaya çalışıyorum. Bunlar şimdiye dek anladım: Hem önceki modelin hatalarından ders alan ve hem de modellerin ağırlıklı toplamını yapan yükseltme algoritmaları vardır. GBM ve Adaboost, kayıp fonksiyonları dışında oldukça benzerdir. Ancak yine de aralarındaki farklar hakkında bir fikir edinmek benim için zor. Birisi bana sezgisel …

48 boosting  gbm  adaboost 

Biri bana 'zayıf öğrenen' ifadesinin ne anlama geldiğini söyleyebilir mi? Zayıf bir hipotez olması mı gerekiyor? Zayıf bir öğrenici ile zayıf bir sınıflandırıcı arasındaki ilişki konusunda kafam karıştı. İkisi de aynı mı yoksa bir fark var mı? Adaboost algoritmasında T=10,. Bununla ne kastedilmektedir? Neden seçiyoruz T=10?

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

Ben (ampirik veya teorik olarak) karşılaştırmak ve tartışmak kağıtları veya metin arıyorum: Arttırılması ve karar ağaçları gibi algoritmalar Rasgele Orman veya AdaBoost ve GentleBoost karar ağaçlarına uygulanmıştır. ile Kısıtlı Boltzmann Makineleri , Hiyerarşik Geçici Bellek , Konvolüsyonel Sinir Ağları , vb. Gibi derin öğrenme yöntemleri . Daha spesifik olarak, bu …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

AdaBoost sınıflandırıcısının işte defalarca belirtildiği gibi duyduğum gibi, nasıl çalıştığı ve ne zaman kullanılacağı konusunda daha iyi bir fikir edinmek istedim. Devam ettim ve Google'da bulduğum birkaç makaleyi ve öğreticiyi okudum, ancak sınıflandırıcının hala anlamada sorun yaşadığım yönleri var: Gördüğüm çoğu öğretici, AdaBoost'u birçok sınıflandırıcının en iyi ağırlıklı kombinasyonunu bulmaktan …

14 machine-learning  boosting  adaboost 

Adaboost, birçok zayıf öğreniciyi güçlü bir form oluşturmak için birleştiren bir topluluk yöntemidir. Ben okudum adaboost tüm örnekleri zayıf öğreniciler olarak karar kütükleri / ağaçları kullanın. Adaboost'ta farklı zayıf öğrencileri kullanabilir miyim? Örneğin, bir lojistik regresyon modelini artırmak için adaboost (genellikle artırma) nasıl uygulanır? Sınıflandırma ağaçlarının ve lojistik regresyonun temel …

11 logistic  adaboost 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

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