Публикации по теме 'ensemble-learning'
Методы ансамблевого обучения
Ансамбльное обучение — это метод машинного обучения, при котором несколько моделей объединяются в ансамбль, который может обеспечить более высокую производительность, чем любая отдельная модель. Ансамблевое обучение использует идею о том, что объединение прогнозов нескольких моделей может привести к повышению точности, надежности и обобщения по сравнению с использованием одной модели.
Ансамблевое обучение можно использовать для различных задач, таких как классификация, регрессия и..
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ СЕРДЦА С АНСАМБЛЬНЫМ ОБУЧЕНИЕМ
Заболевание - это неестественное заболевание, которое отрицательно влияет на функциональное состояние организма и обычно связано с определенными признаками болезни. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), болезни сердца и инсульт являются самыми серьезными убийцами в мире и остаются ведущими причинами смерти во всем мире за последние 15 лет.
В направлении прогнозирования сердечных заболеваний машинное обучение может предоставить замечательные функции, которые упрощают..
Пользовательские ансамблевые методы для прогнозирования цен на подержанные автомобили — Часть I
Это первая часть серии статей, посвященная обсуждению подхода к проектированию высокого уровня. Во второй части этой серии статей будет обсуждаться кодовая реализация этого проекта.
Прогнозирование цены (покупки/продажи) подержанных автомобилей по существу представляет собой проблему регрессии. Традиционно к нему подходили с использованием линейной регрессии или одного из методов ансамбля на основе дерева.
В зависимости от набора данных/признаков, доступных для моделирования, оба..
ансамблевое обучение
Я часто участвую в соревнованиях Kaggle, и именно там я впервые узнал об этом увлекательном семействе моделей машинного обучения, хотя их полезность не ограничивается получением высоких результатов в онлайн-соревнованиях по машинному обучению, на этом модели Ensemble работают с большим успехом. с реальными данными.
Методы ансамбля можно разделить на две категории: бэггинг и бустинг. В Бэггинге мы создаем несколько обучающих наборов для нашей модели путем повторной выборки с заменой,..
Мягкое голосование: байесовский стиль
Новый способ совместить продукцию разных моделей
Фон
Существует множество моделей машинного обучения, которые можно использовать для решения задач контролируемого обучения. К ним относятся: линейная / логистическая регрессия, k-ближайшие соседи, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов и другие. Какой лучше использовать? Разные модели лучше всего подходят для разных задач, и часто лучшая модель - это какая-то умная комбинация этих моделей.
Голосование модели
Для..
Прогнозирование вредоносного ПО Microsoft с использованием классических алгоритмов машинного обучения
В рамках самостоятельного исследования я выбрал формулировку задачи Предсказание вредоносного ПО Microsoft от Kaggle, онлайн-сообщества специалистов по обработке данных и специалистов по машинному обучению, которое проводит различные соревнования для решения реальной проблемы. с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта.
В этом блоге я объясню вам, как я подошел к проблеме и решил эту проблему с помощью классических алгоритмов машинного обучения.
Содержание:..
Повышение градиента в машинном обучении с визуальным объяснением
Чтобы разобраться в усилении градиента , давайте разберемся с концепцией ансамбля обучения на примере. Предположим, вы путешествуете видеоблогером и создали короткое видео о своей последней поездке в страну. Теперь вы хотите получить отзывы о видео, прежде чем размещать его на YouTube. Какими способами вы можете это сделать?
Вы можете попросить одного из своих друзей оставить отзыв о видео для вас:
Может случиться так, что ваш друг не хочет заставлять вас чувствовать..
