Statystyki i duże zbiory danych adaboost

2

Intuicyjne wyjaśnienia różnic między drzewami wspomagającymi gradient (GBM) i Adaboost

Próbuję zrozumieć różnice między GBM a Adaboost. Oto, co do tej pory zrozumiałem: Istnieją oba algorytmy przyspieszające, które uczą się na błędach poprzedniego modelu i wreszcie tworzą ważoną sumę modeli. GBM i Adaboost są dość podobne, z wyjątkiem funkcji utraty. Ale nadal trudno mi zrozumieć różnicę między nimi. Czy ktoś …

48 boosting gbm adaboost

3

Co oznacza „słaby uczeń”?

Czy ktoś może mi powiedzieć, co oznacza wyrażenie „słaby uczeń”? Czy to ma być słaba hipoteza? Jestem zmieszany relacją między słabym uczniem a słabym klasyfikatorem. Czy oba są takie same, czy jest jakaś różnica? W algorytmie adaboost, T=10. Co to znaczy? Dlaczego wybieramy T=10?

34 classification svm terminology adaboost pac-learning

2

Dogłębne uczenie się a drzewa decyzyjne i metody wspomagające

Szukam prac lub tekstów, które porównują i omawiają (empirycznie lub teoretycznie): Pobudzanie i drzewa decyzyjne algorytmy takie jak lasy losowe lub adaboost i GentleBoost stosowane do drzew decyzyjnych. z Metody głębokiego uczenia, takie jak Ograniczone Maszyny Boltzmanna , Hierarchiczna Pamięć Czasowa , Splotowe Sieci Neuralne itp. Mówiąc dokładniej, czy ktoś …

18 machine-learning deep-learning cart rbm adaboost

1

Kiedy chcesz korzystać z AdaBoost?

Jak słyszałem o klasyfikatorze AdaBoost, o którym wielokrotnie wspominałem w pracy, chciałem lepiej zrozumieć, jak działa i kiedy można go użyć. Przeczytałem wiele artykułów i samouczków na ten temat, które znalazłem w Google, ale są pewne aspekty klasyfikatora, które wciąż nie mogę zrozumieć: Większość samouczków, które widziałem, mówi o AdaBoost …

14 machine-learning boosting adaboost

2

Wzmocnienie modelu regresji logistycznej

Adaboost to kompleksowa metoda, która łączy wielu słabych uczniów, tworząc silną. Wszystkie przykłady adaboost, które przeczytałem, wykorzystują pnie decyzji / drzewa jako słabych uczniów. Czy mogę korzystać z różnych słabych uczniów w Adaboost? Na przykład, jak zaimplementować adaboost (ogólnie wzmocnienie), aby wzmocnić model regresji logistycznej? Jedną z głównych różnic w …

11 logistic adaboost

1

Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?

Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć …

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

Pytania otagowane jako adaboost