ensemble पर टैग किए गए जवाब

इन 3 तरीकों में क्या समानताएं और अंतर हैं: जीतना, बढ़ाने, स्टैकिंग? सबसे अच्छा कौन सा है? और क्यों? क्या आप मुझे प्रत्येक के लिए एक उदाहरण दे सकते हैं?

245 machine-learning  boosting  ensemble  bagging  model-averaging 

फ्रेडमैन द्वारा प्रस्तावित ग्रेडिएंट ट्री बूस्ट बेस शिक्षार्थियों के रूप में निर्णय पेड़ों का उपयोग करता है। मैं सोच रहा हूं कि क्या हमें आधार निर्णय पेड़ को यथासंभव जटिल (पूरी तरह से विकसित) या सरल बनाना चाहिए? क्या पसंद का कोई स्पष्टीकरण है? बेस फ़ॉरेस्ट के रूप में निर्णय …

110 machine-learning  random-forest  cart  boosting  ensemble 

पहले यह ब्रेक्सिट था , अब अमेरिकी चुनाव है। कई मॉडल भविष्यवाणियों को एक विस्तृत मार्जिन से बंद कर दिया गया था, और क्या यहां सीखने के लिए सबक हैं? कल देर शाम 4 बजे पीएसटी के रूप में, सट्टेबाजी बाजार अभी भी हिलेरी 4 से 1 के पक्ष में …

108 predictive-models  ensemble  confounding 

ग्रैडिएंट बूस्टिंग के बारे में सीखते हुए, मैंने किसी "कमजोर क्लासिफायरियर" के गुणों के बारे में किसी भी बाधा के बारे में नहीं सुना है जो कि मॉडल का निर्माण करने और कलाकारों की टुकड़ी का उपयोग करता है। हालांकि, मैं एक जीबी के आवेदन की कल्पना नहीं कर सकता …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

मेरी समझ में, अत्यधिक सहसंबद्ध चर यादृच्छिक वन मॉडल में बहु-संप्रभुता मुद्दों का कारण नहीं बनेंगे (कृपया मुझे गलत समझें तो सही करें)। हालांकि, दूसरे तरीके से, अगर मेरे पास समान जानकारी वाले कई चर हैं, तो क्या मॉडल का वजन दूसरों के बजाय इस सेट पर बहुत अधिक होगा? …

32 random-forest  multicollinearity  ensemble 

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 । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

मैं प्रतिगमन कार्य को हल करने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे पता चला कि 3 मॉडल डेटा के विभिन्न सबसेट के लिए अच्छी तरह से काम कर रहे हैं: लैस्लोआरएस, एसवीआर और ग्रेडिएंट ट्री बोइंग। मैंने देखा कि जब मैं इन सभी 3 मॉडलों का उपयोग करके भविष्यवाणियाँ करता …

27 regression  scikit-learn  ensemble 

मैं कलाकारों की टुकड़ी सीखने (जैसे बूस्टिंग) में कमजोर शिक्षार्थियों के बारे में कई बारीकी से संबंधित प्रश्न करता हूं। यह गूंगा लग सकता है, लेकिन मजबूत शिक्षार्थियों के विपरीत कमजोर का उपयोग करने के क्या लाभ हैं? (उदाहरण के लिए "मजबूत" सीखने के तरीकों को बढ़ावा क्यों नहीं दिया …

22 machine-learning  boosting  ensemble 

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 अक्सर अपने आप caretको आर में उपयोग करने वाले कई अलग-अलग पूर्वानुमान मॉडल का प्रशिक्षण लेता हूं। मैं उन सभी को एक ही क्रॉस सत्यापन सिलवटों पर प्रशिक्षित करता हूं, उपयोग करता हूं caret::: createFolds, फिर क्रॉस-वैरिफाइड त्रुटि के आधार पर सर्वश्रेष्ठ मॉडल का चयन करता हूं । हालांकि, …

21 r  caret  ensemble 

मैं नए तरह के डेटामाइनिंग / मशीन लर्निंग / आदि के लिए नया हूँ। और भविष्यवाणियों में सुधार करने के लिए एक ही मॉडल के कई मॉडल और रन को संयोजित करने के कुछ तरीकों के बारे में पढ़ रहे हैं। एक दंपति पत्र (जो सिद्धांत और ग्रीक अक्षरों पर …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

मैं उलझन में हूँ कि कैसे पहनावा सीखने के k- गुना क्रॉस सत्यापन के लिए डेटा का विभाजन किया जाए। मान लें कि मेरे पास वर्गीकरण के लिए एक पहनावा सीखने की रूपरेखा है। मेरी पहली परत में वर्गीकरण मॉडल शामिल हैं, उदाहरण के लिए svm, निर्णय पेड़। मेरी दूसरी …

20 classification  cross-validation  ensemble 

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 

मैं पहनावा सीखने के बारे में थोड़ा उलझन में हूं। संक्षेप में, यह k मॉडल चलाता है और इन k मॉडल का औसत प्राप्त करता है। यह कैसे गारंटी दी जा सकती है कि k मॉडल का औसत किसी भी मॉडल से बेहतर होगा? मैं समझता हूं कि पूर्वाग्रह "फैला …

16 machine-learning  ensemble 

इस प्रश्न की संरचना इस प्रकार है: सबसे पहले, मैं कलाकारों की टुकड़ी सीखने की अवधारणा प्रदान करता हूं , आगे मैं पैटर्न मान्यता कार्यों की एक सूची प्रदान करता हूं, फिर मैं कलाकारों की टुकड़ी सीखने के एल्गोरिदम का उदाहरण देता हूं और अंत में, अपने प्रश्न का परिचय …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr