adaboost पर टैग किए गए जवाब

मैं GBM और Adaboost के बीच के अंतरों को समझने की कोशिश कर रहा हूँ। ये वही हैं जिन्हें मैंने अब तक समझा है: दोनों बूस्टिंग एल्गोरिदम हैं, जो पिछले मॉडल की त्रुटियों से सीखते हैं और अंत में मॉडल का भारित योग बनाते हैं। GBM और Adaboost अपने नुकसान …

48 boosting  gbm  adaboost 

क्या कोई मुझे बता सकता है कि 'कमजोर शिक्षार्थी' वाक्यांश का क्या मतलब है? क्या यह एक कमजोर परिकल्पना माना जाता है? मैं एक कमजोर शिक्षार्थी और एक कमजोर क्लासिफायर के बीच के संबंध को लेकर उलझन में हूं। क्या दोनों समान हैं या कुछ अंतर है? Adaboost एल्गोरिथ्म में, …

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

मैं ऐसे पत्रों या ग्रंथों की तलाश कर रहा हूं, जिनकी तुलना और चर्चा (अनुभवजन्य या सैद्धांतिक रूप से): बढ़ाने और निर्णय के पेड़ जैसे एल्गोरिदम रैंडम वन या AdaBoost , और GentleBoost निर्णय वृक्ष के लिए आवेदन किया। साथ में डीप लर्निंग मेथड्स जैसे रिस्ट्रिक्टेड बोल्ट्जमैन मशीन , हायरार्चिकल …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

जैसा कि मैंने AdaBoost क्लासिफायर के बारे में बार-बार काम पर बताया है, मैं चाहता था कि यह कैसे काम करता है और जब कोई इसका उपयोग करना चाहता है, तो उसे बेहतर अनुभव मिल सकता है। मैं आगे बढ़ चुका हूं और इस पर बहुत सारे कागजात और ट्यूटोरियल …

14 machine-learning  boosting  adaboost 

Adaboost एक पहनावा विधि है जो कई कमजोर शिक्षार्थियों को एक मजबूत बनाने के लिए जोड़ती है। Adaboost के सभी उदाहरण जिन्हें मैंने पढ़ा है निर्णय स्टंप / पेड़ों को कमजोर शिक्षार्थियों के रूप में उपयोग किया है। क्या मैं adaboost में विभिन्न कमजोर शिक्षार्थियों का उपयोग कर सकता हूं? …

11 logistic  adaboost 

मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …

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