boosting पर टैग किए गए जवाब

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

एल्गोरिदम को बढ़ावा देने के लिए, मैं कहूंगा कि वे बहुत अच्छी तरह से विकसित हुए हैं। 1995 की शुरुआत में AdaBoost को पेश किया गया था, फिर कुछ समय बाद यह ग्रैडिएंट बूस्टिंग मशीन (GBM) थी। हाल ही में, 2015 के आसपास XGBoost पेश किया गया था, जो सटीक …

14 random-forest  boosting  bagging 

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 

एक बढ़ावा देने का एक प्रकार है जिसे जेंटलबॉस्ट कहा जाता है । सौम्य बूस्टिंग बेहतर AdaBoost से कैसे भिन्न होता है ?

14 machine-learning  boosting 

दरअसल, मुझे लगा कि मैं समझ गया था कि आंशिक निर्भरता की साजिश के साथ कोई क्या दिखा सकता है, लेकिन एक बहुत ही सरल काल्पनिक उदाहरण का उपयोग करते हुए, मैं बल्कि हैरान रह गया। कोड की निम्न हिस्सा में मैं तीन स्वतंत्र चर (उत्पन्न एक , ख , …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

मैं एंटरप्राइज़ माइनर का उपयोग करके लगभग 1% की दर से एक डेटासेट पर ग्रेडिंग बढ़ाने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन यह किसी भी आउटपुट का उत्पादन करने में विफल हो रहा है। मेरा प्रश्न यह है कि चूंकि यह एक निर्णय आधारित पेड़ है, इसलिए क्या इस तरह …

14 boosting  unbalanced-classes  rare-events  gradient 

उत्कृष्ट सांख्यिकीय मॉडलिंग को पढ़ने से : दो संस्कृतियों (ब्रेमेन 2001) , हम पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल (जैसे, रैखिक प्रतिगमन) और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (जैसे, बगिंग, रैंडम फ़ॉरेस्ट, बूस्टेड पेड़ ...) के बीच सभी अंतर को जब्त कर सकते हैं। ब्रेमेन डेटा मॉडल (पैरामीट्रिक) की आलोचना करता है क्योंकि वे इस …

13 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting  bagging 

यह मुझे लगता है कि सीखना सीखना हमेशा एक एकल सीखने की परिकल्पना की तुलना में बेहतर भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन देना होगा। तो, हम हर समय उनका उपयोग क्यों नहीं करते हैं? मेरा अनुमान शायद, कम्प्यूटेशनल सीमाओं के कारण है? (फिर भी, हम कमजोर भविष्यवक्ताओं का उपयोग करते हैं, इसलिए …

13 boosting  ensemble  bagging 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 6 महीने पहले बंद हुआ । वहाँ एक अच्छा अजगर प्रशिक्षण के लिए …

13 python  cart  boosting 

जब रैखिक प्रतिगमन के लिए श्रेणीगत विशेषताओं को कोडित किया जाता है, तो एक नियम होता है: डमी की संख्या कुल स्तरों की संख्या (संपार्श्विकता से बचने के लिए) से एक कम होनी चाहिए। क्या डिसीजन ट्रीज़ (बैगेड, बूस्टेड) ​​के लिए एक समान नियम मौजूद है? मैं यह इसलिए पूछ …

13 categorical-data  random-forest  cart  boosting 

जैसा कि मैंने मशीन लर्निंग की खोज की है, मैं अलग-अलग दिलचस्प तकनीकों को देखता हूँ जैसे: स्वचालित रूप से इस तरह की तकनीकों के साथ एल्गोरिदम ट्यून grid search, एक ही "प्रकार" के विभिन्न एल्गोरिदम के संयोजन के माध्यम से अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करें, यही है boosting, विभिन्न …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

मुझे कई लेख मिले जो बताते हैं कि बढ़ावा देने के तरीके बाहरी लोगों के लिए संवेदनशील हैं, लेकिन कोई भी लेख क्यों नहीं समझा रहा है। मेरे अनुभव में किसी भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए आउटलेयर खराब हैं, लेकिन विशेष रूप से संवेदनशील के रूप में एकल को …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

मैं इस एक से संबंधित एक प्रश्न पूछूंगा । मुझे यहाँ xgboost के लिए कस्टम लॉस फंक्शन लिखने का एक उदाहरण मिला : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- getinfo(dtrain, …

12 r  machine-learning  gradient-descent  boosting  loss-functions 

मैं निर्णय स्टंप का उपयोग करके Adaboost को लागू करना चाहता हूं। क्या Adaboost के प्रत्येक पुनरावृत्ति में हमारे डेटा सेट की सुविधाओं के रूप में कई निर्णय स्टंप करना सही है? उदाहरण के लिए, यदि मेरे पास 24 विशेषताओं वाला डेटा सेट है, तो क्या मुझे प्रत्येक पुनरावृत्ति में …

12 machine-learning  classification  cart  boosting 

मुझे पता है कि Adaboost कमजोर क्लासीफायर के सेट के रैखिक संयोजन का उपयोग करके एक मजबूत क्लासिफायरियर बनाने की कोशिश करता है। हालाँकि, मैंने कुछ शर्तों और मामलों में Adaboost और SVM के सामंजस्य (भले ही SVM एक मजबूत क्लासिफायरिफायर है) में काम करने वाले सुझाव देने वाले कुछ …

11 classification  svm  references  boosting