boosting पर टैग किए गए जवाब

हाल ही में मैं एडॉबॉस्ट, ग्रेडिएंट बूस्ट जैसे बूस्टिंग एल्गोरिदम सीखने पर काम कर रहा था, और मैंने इस तथ्य को जाना है कि सबसे आम इस्तेमाल किया जाने वाला कमजोर-सीखने वाला पेड़ है। मैं वास्तव में जानना चाहता हूं कि बेस लर्नर के रूप में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग …

21 neural-networks  deep-learning  boosting  ensemble  dropout 

मैं एक कागल प्रतियोगिता ( मालवेयर क्लासिफिकेशन ) के जीतने के समाधान की रिपोर्ट पढ़ रहा था । रिपोर्ट इस फ़ोरम पोस्ट में पाई जा सकती है । समस्या एक वर्गीकरण समस्या थी (नौ कक्षाएं, ट्रेन सेट में 10000 तत्वों के साथ मीट्रिक का लॉगरिदमिक नुकसान था), परीक्षण सेट में …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

मैंने विभिन्न (प्रतीत होता है) कथनों का खंडन करते हुए पढ़ा है कि क्या AdaBoost (या अन्य बूस्टिंग तकनीक) अन्य शिक्षण विधियों की तुलना में कम या ज्यादा होने का खतरा है। क्या एक या दूसरे पर विश्वास करने के अच्छे कारण हैं? यदि यह निर्भर करता है, तो यह …

20 machine-learning  boosting 

मैं समझने की कोशिश कर रहा हूं कि XGBoost कैसे काम करता है। मैं पहले से ही समझता हूं कि पाइथन स्केलेर पर पेड़ कैसे तेजी से काम करते हैं। मेरे लिए जो स्पष्ट नहीं है वह यह है कि अगर XGBoost उसी तरह काम करता है, लेकिन तेजी से, …

20 scikit-learn  boosting  gbm  xgboost 

मेरा सेट-अप निम्नलिखित है: मैं "एप्लाइड प्रिडिक्टिव मॉडलिंग" में दिशानिर्देशों का पालन कर रहा हूं। इस प्रकार मैंने सहसंबद्ध सुविधाओं को फ़िल्टर किया है और निम्नलिखित के साथ समाप्त होता है: ट्रेनिंग सेट में 4900 डेटा पॉइंट और टेस्ट सेट में 1600 डेटा पॉइंट हैं। मेरे पास 26 विशेषताएं हैं …

20 machine-learning  boosting  overfitting 

निर्णय स्टंप केवल एक विभाजन के साथ एक निर्णय पेड़ है। इसे एक टुकड़े-टुकड़े समारोह के रूप में भी लिखा जा सकता है। उदाहरण के लिए, मान लें कि xxx एक वेक्टर है, और , प्रतिगमन सेटिंग में xx1x1x_1 का पहला घटक है , कुछ निर्णय स्टंप हो सकता हैxxx …

19 machine-learning  cart  linear  boosting 

सीखने की दर पैरामीटर ( ) ढाल में सिकुड़ती बढ़ाने प्रत्येक नया आधार मॉडल -typically एक उथले tree- कि श्रृंखला में जोड़ा जाता है का योगदान। यह नाटकीय रूप से परीक्षण सेट सटीकता को बढ़ाने के लिए दिखाया गया था, जो कि छोटे कदमों के साथ समझ में आता है, …

19 machine-learning  data-mining  predictive-models  boosting  overfitting 

टेक्स्ट बुक्स और यूट्यूब लेक्चर्स में मैंने इसे बढ़ाने के रूप में पुनरावृत्त मॉडल के बारे में बहुत कुछ सीखा, लेकिन मैंने कभी भी एक भविष्यवाणी अंतराल प्राप्त करने के बारे में कुछ नहीं देखा। क्रॉस सत्यापन निम्नलिखित के लिए उपयोग किया जाता है: मॉडल का चयन : अलग-अलग मॉडल …

19 cross-validation  boosting  prediction-interval 

मैंने अलेक्जेंड्रू निकुलेस्कु-मिज़िल और रिच कारूआना के पेपर " बूस्टिंग से कैलिब्रेटेड प्रोबेबिलिटीज प्राप्त करना " और इस धागे में चर्चा को पढ़ा है । हालाँकि, मुझे अभी भी अपने मल्टी-क्लास बूस्टिंग क्लासिफ़ायर (निर्णय स्टंप के साथ कोमल-बूस्ट) के उत्पादन को जांचने के लिए लॉजिस्टिक या प्लाट की स्केलिंग को …

19 machine-learning  boosting 

सामान्य तौर पर, एक वर्गीकरण समस्या में जहां लक्ष्य आउट-ऑफ-सैंपल क्लास सदस्यता की सटीक भविष्यवाणी करना है, मुझे एंबेडेड एम्पलीफायर का उपयोग कब नहीं करना चाहिए ? यह प्रश्न निकट से संबंधित है कि हमेशा पहनावा सीखने का उपयोग क्यों न करें? । यह सवाल पूछता है कि हम हर …

17 classification  boosting  ensemble  bagging 

कई ब्लॉग पोस्ट, यूट्यूब वीडियो, आदि के विचारों के बारे में कर रहे हैं जीत या बढ़ाने के पेड़। मेरी सामान्य समझ यह है कि प्रत्येक के लिए छद्म कोड है: जीतना: नमूने के x% और सुविधाओं के y% के N यादृच्छिक नमूने लें अपने मॉडल (जैसे, निर्णय पेड़) को …

17 cart  boosting  xgboost  bagging 

प्रश्न मैं यह समझने के लिए संघर्ष कर रहा हूं कि कैसे ग्रैडिएंट बूस्टिंग के साथ द्विआधारी वर्गीकरण करते समय भविष्यवाणी अंतराल के भीतर रखी जाती है ।[0,1][0,1][0,1] मान लें कि हम एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या पर काम कर रहे हैं, और हमारे उद्देश्य समारोह लॉग नुकसान हुआ है, , …

17 logistic  classification  boosting 

क्या फ्रेडमैन की ग्रेडिंग बूस्टिंग मशीन ब्रेमेन के रैंडम फॉरेस्ट से बेहतर प्रदर्शन हासिल कर सकती है ? यदि हां, तो किन स्थितियों में या किस तरह का डेटा सेट gbm को बेहतर बना सकता है?

16 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting 

मैं एक पर्यवेक्षित बाइनरी वर्गीकरण मुद्दे के साथ काम कर रहा हूं। मैं GBM पैकेज का उपयोग करना चाहता हूं ताकि वह बिना किसी संक्रमित / संक्रमित व्यक्ति को वर्गीकृत कर सके। मेरे पास संक्रमित व्यक्तियों की तुलना में 15 गुना अधिक असंक्रमित है। मैं सोच रहा था कि क्या …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm