«adaboost» 태그된 질문

GBM과 Adaboost의 차이점을 이해하려고합니다. 이것들은 내가 지금까지 이해 한 것입니다 : 부스팅 알고리즘은 모두 이전 모델의 오류를 파악하고 모델의 가중치 합계를 만듭니다. GBM과 Adaboost는 손실 기능을 제외하고는 매우 유사합니다. 그러나 여전히 그들 사이의 차이점에 대한 아이디어를 얻는 것이 어렵습니다. 누군가 나에게 직관적 인 설명을 해줄 수 있습니까?

48 boosting  gbm  adaboost 

누구나 '약한 학습자'라는 구절의 의미를 말해 줄 수 있습니까? 약한 가설이되어야합니까? 나는 약한 학습자와 약한 분류기의 관계에 대해 혼란스러워합니다. 둘 다 같거나 차이가 있습니까? adaboost 알고리즘에서 T=10. 그게 무슨 뜻입니까? 왜 우리는 선택 T=10합니까?

33 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

나는 경험적으로나 이론적으로 비교하고 토론하는 논문이나 텍스트를 찾고 있습니다. Random Forests 또는 AdaBoost 및 GentleBoost 와 같은 Boosting and Decision tree 알고리즘 은 의사 결정 트리에 적용됩니다. 와 같은 깊은 학습 방법 제한 볼츠만 기계 , 계층 임시 메모리 , 길쌈 신경망 등, 보다 구체적으로, 속도, 정확성 또는 수렴 측면에서이 …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

직장에서 반복적으로 언급 된 AdaBoost 분류기에 대해 들었을 때, 작동 방식과 사용시기에 대해 더 나은 느낌을 얻고 싶었습니다. 계속해서 Google에서 찾은 여러 논문과 자습서를 읽었지만 여전히 이해하기 어려운 분류 기준이 있습니다. 내가 본 대부분의 튜토리얼은 AdaBoost에 대해 많은 분류기 중 가장 가중치가 높은 조합을 찾는 것으로 말합니다. 이것은 나에게 의미가 …

14 machine-learning  boosting  adaboost 

Adaboost는 많은 약한 학습자를 결합하여 강력한 학습자를 형성하는 앙상블 방법입니다. 내가 읽은 adaboost의 모든 예는 약한 학습자로 사용 의사 결정 그루터기 / 트리를 읽었습니다. 다른 약한 학습자를 adaboost에서 사용할 수 있습니까? 예를 들어, 로지스틱 회귀 모델을 높이기 위해 adaboost (일반적으로 boosting)를 구현하는 방법은 무엇입니까? 분류 트리와 로지스틱 회귀 분석의 한 …

11 logistic  adaboost 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom