Одна из популярных концепций машинного обучения заключается в том, что вместо того, чтобы использовать одну модель для прогнозирования и работать над совершенствованием этой модели, лучше создать несколько моделей и использовать их объединенные возможности для прогнозирования. Как только концепция была установлена, появилось множество подходов к тому, как это сделать. Конечная цель каждой модели машинного обучения или, в данном случае, метода — уменьшить общую ошибку. Общая ошибка для..

ансамблевое обучение Ранее мы определили технику загрузки и то, как она работает при обучении и прогнозировании. Мы также объяснили, что сила ансамблевого обучения проявляется в уменьшении общей ошибки для моделей. Сила ансамблевого обучения Теперь, когда у нас есть общее представление о технике ансамблевого обучения и о том, как она работает. Хорошее продолжение нашего предыдущего… medium.com

Бэгинг В мире машинного обучения достижение точных прогнозов является постоянной целью. Тем не менее, работа с высокой дисперсией и переоснащением может быть сложной задачей. Для преодоления этих препятствий и улучшения прогностических моделей были разработаны ансамблевые методы. Одним из таких мощных методов является бэггинг, который объединяет несколько моделей для повышения точности и стабильности. В этой статье мы рассмотрим концепцию упаковки, ее основные принципы и приложения...

Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix рекомендует фильмы, которые могут вам понравиться? Или как Amazon предлагает продукты, которые вы, возможно, захотите купить? Или как Google ранжирует веб-страницы, соответствующие вашему поисковому запросу? Все это примеры машинного обучения, ветви искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения. В настоящее время машинное обучение используется повсюду, и оно поддерживает..

Модели ансамбля — это тип метода машинного обучения, который объединяет прогнозы нескольких отдельных моделей для получения более точного общего прогноза. Идея ансамблевых моделей заключается в том, что, объединяя сильные стороны нескольких моделей, ансамбль в целом сможет делать более точные прогнозы, чем любая из отдельных моделей в отдельности. Существует несколько различных типов ансамблевых моделей, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Некоторые из наиболее..

Введение Вы устали от слабых, неэффективных алгоритмов машинного обучения? Готовы ли вы поднять производительность вашей модели на новый уровень? Не ищите дальше, потому что Adaboost здесь, чтобы спасти положение! Этот мощный алгоритм сочетает в себе сильные стороны нескольких слабых учеников, чтобы создать грозную машину прогнозирования. Так что пристегните ремни и приготовьтесь к захватывающей поездке с Adaboost! Adaboost — это алгоритм машинного обучения, который используется для..