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100 개의 숫자 기능을 가진 50k 개 이상의 그라디언트 부스팅 모델을 훈련하려고합니다. XGBClassifier동안 내 컴퓨터 43 초 이내에 핸들 (500) 나무, GradientBoostingClassifier핸들 10 나무 (!) 일분 2 초 :( 내가 귀찮게하지 않았다에서 그것은 시간이 걸릴 것으로 500 그루의 나무를 성장하려고합니다. 나는 같은 사용하고 있습니다 learning_rate및 max_depth설정 아래를 참조하십시오. XGBoost를 훨씬 …

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나는 예측 가능한 희소 특징을 가지고 있으며, 또한 예측 가능한 조밀 한 특징이 있습니다. 분류기의 전반적인 성능을 향상 시키려면 이러한 기능을 결합해야합니다. 이제는 이들을 함께 결합하려고 할 때 밀도가 높은 기능은 희소 기능보다 더 많이 지배되는 경향이 있으므로 밀도가 높은 기능이있는 모델에 비해 AUC가 1 % 향상됩니다. 누군가 비슷한 문제를 …

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서포트 벡터 머신을 사용하여 특정 학습 문제를 해결할 수 있음을 나타내는 특징 또는 특성은 무엇입니까? 다시 말해서, 학습 문제를 볼 때 신경망이나 의사 결정 트리 또는 그 밖의 어떤 것보다 "오, 나는 이것을 위해 반드시 SVM을 사용해야한다"고하는 것은 무엇입니까?

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나는 재미를 위해 원격 제어식자가 운전 차량을 만들고 있습니다. 온보드 컴퓨터로 Raspberry Pi를 사용하고 있습니다. 저는 자동차 주변 환경에 대한 피드백을 위해 Raspberry Pi 카메라 및 거리 센서와 같은 다양한 플러그인을 사용하고 있습니다. 비디오 프레임을 텐서로 전환하기 위해 OpenCV를 사용하고 있으며 Google의 TensorFlow를 사용하여 도로 경계와 장애물을 배우기 위해 복잡한 …

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