Бустинг - одна из техник ансамбля, которая с каждым днем ​​становится все более популярной. Без сомнения, бустинг работает феноменально, но люди часто принимают его за модель черного ящика, и поэтому в этом блоге будет рассказано о бустерных ансамблях, включая его введение, математику, классификацию, ее реализацию и то, как интерпретировать ее результат. Но прежде чем разбираться в бустинговых ансамблях, лучше понять, что такое ансамбли, почему они предпочитают простые алгоритмы машинного..

Введение Ансамбль — это метод использования нескольких моделей машинного обучения, также называемых базовыми учащимися (могут быть или не быть одного и того же типа), с целью создания более мощной модели, чем любая из отдельных моделей. В этом блоге я расскажу о следующих техниках ансамбля: Упаковка. Повышение. Укладка. Bagging ing — B выборка ootstrap с Agg regation — метаалгоритм ансамбля машинного обучения, предназначенный для повышения стабильности и точности..

Введение: В настоящее время голосование, взвешенное голосование, усреднение и другие методы, основанные на правилах, больше используются для объединения классификаторов. В этом блоге описывается применение классификатора нейронных сетей в объединении нескольких классификаторов. Я объясню реализацию и сравню результаты ансамбля нейронного классификатора мягкой / жесткой классификации. Набор данных: Я использовал набор данных Reuters от Кераса ( https://keras.io/datasets/ ). Данные,..