Публикации по теме 'ensemble-learning'


Подготовьте данные для машинного обучения
Очистка категорийных данных Как мы объяснили в более поздней статье , мы обсудили, как очистка данных и их подготовка к алгоритму машинного обучения гарантируют лучшую производительность. В этой статье мы сосредоточимся на очистке категориальных признаков. Теперь, если вы продолжаете читать предыдущую статью, можете продолжать практиковаться в ней. если нет, обязательно запустите следующий код. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as..
Рандомизированное ансамблевое двойное Q-Learning: быстрое обучение без модели
Мотивация Безмодельное обучение с подкреплением . Алгоритмы достигли впечатляющих результатов, и исследователи придумывают новые и лучшие идеи для дальнейшего повышения их эффективности. Но, несмотря на все их преимущества и улучшения, изложенные в недавних статьях, общепризнанно, что алгоритмы без моделей крайне неэффективны с точки зрения данных . Требуются миллионы фреймов или примеров для изучения оптимальных политик и функций точного значения. Таким образом, они не подходят..
Обзор группового обучения — Мы вместе
В этой статье мы рассмотрим связь между Ensemble Learning и коллективным разумом, методы машинного обучения и алгоритмы, которые можно реализовать. Ансамблевое обучение основано на том, о чем Скотт Пейдж рассказывает в своей исследовательской работе . Он говорит о важности знания обобщения и приходит к следующему выводу: Разнообразие важнее компетентности. (Скотт Пейдж) Противостояние специалисту в области и группе людей, обладающих базовыми знаниями по предмету,..
Ансамблевое моделирование: почему несколько моделей лучше, чем одна?
Простое введение в ансамблевое моделирование Введение Иногда алгоритм контролируемого обучения плохо работает с данными. Причин и причин может быть много. Данные недостаточно хороши. Тенденции нет. Модель может быть слишком сложной. Если модель слишком сложна и данных недостаточно, модель может слишком хорошо соответствовать данным. Ждать! Слишком хорошо? Это означает, что данные изучают даже шум и выбросы. Это не то, чего мы хотим! Производительность алгоритма зависит от того,..
Давайте углубимся в ансамблевое обучение!
Вы когда-нибудь покупали новый автомобиль? Пойдете ли вы в автосалон, чтобы купить новую машину по рекомендации дилера? Это крайне маловероятно. Вы, вероятно, зайдете на несколько веб-сайтов, где люди оставили отзывы, и сравните несколько моделей автомобилей, изучив их характеристики и цены. Вы почти наверняка будете искать отзывы от своих друзей и коллег. Другими словами, вы придете к решению, основанному не на вашей собственной точке зрения, а на мнениях других. Более того, считайте..
Сборка в машинном обучении для чайников
По мере того, как 4-я промышленная революция углубляется, а границы между реальным и виртуальным продолжают стираться, такие темы, как ИИ (искусственный интеллект), машинное обучение и глубокое обучение, выходят на первый план. Сегодня мы сосредоточим внимание на машинном обучении. Давайте возьмем «Машинное обучение» в качестве округа в «Штате ИИ» — огромном, сложном. Парень, который, кажется, заказывает музыку, мэр, занимается ансамблированием/обучением ансамбля . Да, это большой..
Это увлекательный вопрос — я думаю, вы правы, подозревая, что у них есть что-то общее.
Это увлекательный вопрос — я думаю, вы правы, подозревая, что у них есть что-то общее. Мне кажется, что основное сходство заключается в том, что как охват набора правил, так и повышение эффективности итеративно создают последовательные базовые модели, используя обратную связь от того, что предыдущие модели не смогли зафиксировать. Несложно представить набор правил чем-то вроде усиленного ансамбля базовых моделей правил. Что касается AdaBoost, его базовые модели — это пеньки — одиночные..