প্রশ্ন ট্যাগ «boosting»

ভাল সম্প্রতি আমি অ্যাডাবোস্ট, গ্রেডিয়েন্ট বুস্টের মতো অ্যালগরিদমগুলি শিখতে কাজ করছি এবং আমি এই সত্যটি জানি যে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত দুর্বল-শিক্ষকই গাছ is আমি সত্যই জানতে চাই যে বেসলাল নেটওয়ার্ক হিসাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করার জন্য কয়েকটি সাম্প্রতিক সফল উদাহরণ (আমি কিছু কাগজপত্র বা নিবন্ধগুলি বোঝাই)।

21 neural-networks  deep-learning  boosting  ensemble  dropout 

আমি একটি কাগল প্রতিযোগিতার বিজয়ী সমাধানের প্রতিবেদনটি পড়ছিলাম ( ম্যালওয়্যার শ্রেণিবিন্যাস )। প্রতিবেদনটি এই ফোরামের পোস্টে পাওয়া যাবে । সমস্যাটি ছিল একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা (নয়টি ক্লাস, মেট্রিকটি লোগারিথমিক ক্ষতি) ট্রেনের সেটটিতে 10000 উপাদান, পরীক্ষার সেটে 10000 উপাদান রয়েছে। প্রতিযোগিতার সময়, পরীক্ষাগুলির 30% বিপরীতে মডেলগুলি মূল্যায়ন করা হয়েছিল। আর একটি গুরুত্বপূর্ণ …

21 machine-learning  random-forest  boosting  overfitting  semi-supervised 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

অন্যান্য শিখন পদ্ধতির তুলনায় অ্যাডাবোস্ট (বা অন্যান্য উত্সাহদান কৌশল) কম বা বেশি মাত্রায় ঝুঁকিপূর্ণ কিনা তা বিভিন্ন (আপাতদৃষ্টিতে) বিরোধী বক্তব্যগুলি আমি পড়েছি। একটি বা অন্যকে বিশ্বাস করার কোনও ভাল কারণ আছে? যদি এটি নির্ভর করে তবে কিসের উপর নির্ভর করে? কী কারণে অ্যাডাবোস্ট কম / বেশি পরিমাণে ফিট হওয়ার প্রবণতা …

20 machine-learning  boosting 

আমি এক্সজিবিস্ট কীভাবে কাজ করে তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমি ইতিমধ্যে বুঝতে পেরেছি যে পাইথন স্কলারনে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড গাছগুলি কীভাবে কাজ করে। আমার কাছে যা স্পষ্ট নয় তা হ'ল এক্সজিবিস্ট একইভাবে কাজ করে তবে দ্রুততর, বা যদি পাইথন বাস্তবায়নের মধ্যে মৌলিক পার্থক্য রয়েছে। আমি যখন এই কাগজ পড়ি http://learningsys.org/papers/LearningSys_2015_paper_32.pdf এটি …

20 scikit-learn  boosting  gbm  xgboost 

আমার সেট আপটি নিম্নলিখিত: আমি "ফলিত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং" এর দিকনির্দেশগুলি অনুসরণ করছি। এইভাবে আমি সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি ফিল্টার করেছি এবং নিম্নলিখিতগুলি দিয়ে শেষ করব: প্রশিক্ষণ সেটে 4900 ডেটা পয়েন্ট এবং পরীক্ষার সেটে 1600 ডেটা পয়েন্ট। আমার 26 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং লক্ষ্যটি একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। আমি caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে মডেলগুলি প্রশিক্ষণের …

20 machine-learning  boosting  overfitting 

ডিসিশন স্টাম্প একটি সিদ্ধান্ত গাছ যা কেবল একটি বিভাজন। এটি পিসওয়াস ফাংশন হিসাবেও লেখা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন একটি ভেক্টর, এবং প্রথম উপাদান , রিগ্রেশন সেটিংয়ে, কিছু সিদ্ধান্ত স্টাম্প হতে পারেxxxx1x1x_1xxx f(x)={35x1≤2x1>2f(x)={3x1≤25x1>2f(x)= \begin{cases} 3& x_1\leq 2 \\ 5 & x_1 > 2 \\ \end{cases} তবে এটি কি লিনিয়ার মডেল? হিসাবে …

19 machine-learning  cart  linear  boosting 

গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং- এ লার্নিং রেট প্যারামিটার ( ) প্রতিটি নতুন বেস মডেলের অবদান সঙ্কুচিত করে - মূলত একটি অগভীর গাছ- যা সিরিজে যুক্ত করা হয়। এটি টেস্ট সেট যথার্থতা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি করে দেখানো হয়েছিল, এটি ছোট পদক্ষেপের মতোই বোধগম্য, ক্ষতির ন্যূনতমতম কাজটি আরও সঠিকভাবে অর্জন করা যেতে পারে। ν∈ [ …

19 machine-learning  data-mining  predictive-models  boosting  overfitting 

পাঠ্য বই এবং ইউটিউব লেকচারগুলিতে আমি উত্সাহ দেওয়ার মতো পুনরাবৃত্ত মডেলগুলি সম্পর্কে অনেক কিছু শিখেছি, তবে পূর্বাভাস অন্তরালে প্রাপ্তির বিষয়ে আমি কিছুই দেখিনি। ক্রস বৈধকরণ নিম্নলিখিতগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়: মডেল নির্বাচন : বিভিন্ন মডেল ব্যবহার করে দেখুন এবং সবচেয়ে ভাল ফিট করুন এমন একটি চয়ন করুন। উত্সাহ দেওয়ার ক্ষেত্রে, টিউনিং …

19 cross-validation  boosting  prediction-interval 

আমি আলেকজান্দ্রু নিকুলেসকু-মিজিল এবং রিচ কারুয়ানা পত্রিকা " বুস্টিং থেকে ক্যালিব্রেটেড সম্ভাবনা অর্জন " এবং এই থ্রেডে আলোচনাটি পড়েছি । যাইহোক, আমার মাল্টি-ক্লাস বুস্টিং ক্লাসিফায়ার (সিদ্ধান্ত স্টাম্পের সাথে মৃদু-উত্সাহ) এর আউটপুট ক্যালিব্রেট করতে লজিস্টিক বা প্ল্যাটসের স্কেলিং বুঝতে এবং বাস্তবায়নে আমার এখনও সমস্যা হচ্ছে । আমি জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেলগুলির সাথে …

19 machine-learning  boosting 

সাধারণভাবে, একটি শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যা যেখানে লক্ষ্যটি হ'ল নমুনা বহির্ভূত শ্রেণীর সদস্যতার পূর্বাভাস দেওয়া, আমি কখন একটি সাজানো শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করব না ? এই প্রশ্নটি ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত কেন সর্বদা জড়ো শেখা ব্যবহার করবেন না? । এই প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করে যে আমরা কেন সারাক্ষণ জুটি ব্যবহার করি না। আমি জানতে চাই যে …

17 classification  boosting  ensemble  bagging 

ব্যাগিং বা গাছ বৃদ্ধির ধারণা সম্পর্কে অনেকগুলি ব্লগ পোস্ট, ইউটিউব ভিডিও ইত্যাদি রয়েছে etc. আমার সাধারণ উপলব্ধি হ'ল প্রত্যেকটির সিউডো কোডটি হ'ল: ব্যাগিং: নমুনাগুলির x% এবং বৈশিষ্ট্যগুলির y% এর এন এলোমেলো নমুনা নিন প্রতিটি এন এ আপনার মডেল (উদাহরণস্বরূপ, সিদ্ধান্ত গাছ) ফিট করুন প্রতিটি এন সঙ্গে ভবিষ্যদ্বাণী চূড়ান্ত পূর্বাভাস পাওয়ার …

17 cart  boosting  xgboost  bagging 

প্রশ্নটি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের সাথে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করার সময় [0,1][0,1][0,1] ব্যবধানের মধ্যে কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় তা বুঝতে আমি সংগ্রাম করছি । ধরা যাক আমরা একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা নিয়ে কাজ করছি এবং আমাদের উদ্দেশ্যগত ফাংশনটি হ'ল লগ ক্ষতি, , যেখানে টার্গেট ভেরিয়েবল এবং আমাদের বর্তমান মডেল।−∑yilog(Hm(xi))+(1−yi)log(1−Hm(xi))−∑yilog⁡(Hm(xi))+(1−yi)log⁡(1−Hm(xi))-\sum y_i \log(H_m(x_i)) + (1-y_i) …

17 logistic  classification  boosting 

ফ্রেডম্যানের গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিনটি কি ব্রেইম্যানের র্যান্ডম ফরেস্টের চেয়ে ভাল পারফরম্যান্স অর্জন করতে পারে ? যদি তা হয় তবে কোন পরিস্থিতিতে বা কোন ধরণের ডেটা সেট জিবিএমকে আরও উন্নত করতে পারে?

16 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting 

আমি একটি তত্ত্বাবধানে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাটি নিয়ে কাজ করছি। আমি ব্যক্তিদের নিরক্ষিত / সংক্রামিত হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে GBM প্যাকেজটি ব্যবহার করতে চাই। আমার সংক্রামিত ব্যক্তিদের চেয়ে 15 গুণ বেশি অচেতন আমি ভাবছিলাম জিবিএম মডেলগুলি ভারসাম্যহীন শ্রেণির আকারের ক্ষেত্রে ভোগেন কিনা? এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য আমি কোনও রেফারেন্স পাইনি। আমি …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm