প্রশ্ন ট্যাগ «boosting»

এটি সাইকিট গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের দ্বিপদী বিচ্যুতি ক্ষতি ফাংশন, def __call__(self, y, pred, sample_weight=None): """Compute the deviance (= 2 * negative log-likelihood). """ # logaddexp(0, v) == log(1.0 + exp(v)) pred = pred.ravel() if sample_weight is None: return -2.0 * np.mean((y * pred) - np.logaddexp(0.0, pred)) else: return (-2.0 / sample_weight.sum() …

11 machine-learning  scikit-learn  boosting  loss-functions 

আমি শ্রেণিবিন্যাসের কাজের জন্য এবং বিশেষত অ্যাডাবুস্টের জন্য অ্যালগরিদমগুলি বাড়িয়ে দেওয়ার বিষয়ে কিছুটা পড়ছি। আমি বুঝতে পারি যে অ্যাডাবোস্টের উদ্দেশ্য হ'ল বেশ কয়েকটি "দুর্বল শিখর" নেওয়া এবং প্রশিক্ষণের ডেটা নিয়ে পুনরাবৃত্তির একটি সেটের মাধ্যমে, শ্রেণিবদ্ধদের ধাক্কা দিয়ে ক্লাসগুলি পূর্বাভাস দিতে শিখুন যা মডেল (গুলি) বার বার ভুল করে। তবে আমি …

11 machine-learning  classification  algorithms  boosting 

র্যান্ডম ফরেস্ট বা এক্সট্রিম গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং (এক্সজিবিস্ট) এর মতো অ্যালগোরিদম ব্যবহার করার সময় প্রতিটি পূর্বাভাসিত মানের জন্য একটি আত্মবিশ্বাসের স্কোর (আমরা এটিকে আত্মবিশ্বাসের মান বা সম্ভাবনাও বলতে পারি) পেতে পারি? আসুন বলি যে এই আত্মবিশ্বাসের স্কোর 0 থেকে 1 অবধি থাকবে এবং একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কে আমি কতটা আত্মবিশ্বাসী তা …

11 r  regression  random-forest  prediction  boosting 

কাগজের র‌্যান্ডম অরণ্য (ব্রেইম্যান, ১৯৯৯) এর section নং বিভাগে , লেখক নিম্নলিখিত অনুমানটি লিখেছেন: "অ্যাডাবোস্ট একটি এলোমেলো বন"। কেউ কি প্রমাণ করেছেন, বা এটিকে অস্বীকার করেছেন? 1999 এর এই পোস্টটি প্রমাণ বা অস্বীকার করার জন্য কী করা হয়েছে?

10 machine-learning  random-forest  boosting 

একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য ধরে নিন যে দুটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল রয়েছে মডেল 1 গেছে তিন ভবিষ্যতবক্তা, x1a, x2b, এবংx2c মডেল 2 এর মডেল 1 থেকে তিনটি ভবিষ্যদ্বাণী এবং দুটি অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণী x2aএবংx2b একটি জনসংখ্যার রিগ্রেশন সমীকরণ রয়েছে যেখানে জনসংখ্যার বৈচিত্রটি বর্ণিত হয়েছে মডেল 1 এর জন্য ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} এবং মডেল …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

ফ্রেডম্যান প্রস্তাবিত গ্র্যাডিয়েন্ট ট্রি বুস্টিং Jবেস টেকসই হিসাবে টার্মিনাল নোড (= পাতাগুলি) সহ সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করে । ঠিক Jনোড সহ একটি গাছ বাড়ানোর বিভিন্ন উপায় রয়েছে উদাহরণস্বরূপ, কেউ গভীর ফ্যাশন বা প্রস্থের প্রথম ফ্যাশনে গাছ বাড়তে পারে, ... Jগ্রেডিয়েন্ট ট্রি বুস্টিংয়ের জন্য টার্মিনাল নোডগুলি সহ কীভাবে গাছ বাড়ানো যায় …

10 r  cart  boosting 

আমি জানি যে কীভাবে এক্সজিবিস্টে লিনিয়ার অবজেক্টিভ ফাংশন এবং লিনিয়ার বুস্টগুলি প্রয়োগ করা যায়। আমার কংক্রিট প্রশ্নটি হল: যখন অ্যালগরিদম এটি অবশিষ্ট (বা নেতিবাচক গ্রেডিয়েন্ট) ফিট করে এটি প্রতিটি পদক্ষেপে (যেমন অবিভাজনীয় মডেল) বা সমস্ত বৈশিষ্ট্য (মাল্টিভারিয়েট মডেল) ব্যবহার করে? এক্সজিবিস্টে রৈখিক বুস্ট সম্পর্কে ডকুমেন্টেশনের কোনও রেফারেন্স প্রশংসা করা হবে। …

9 regression  machine-learning  boosting  xgboost 

প্রশ্নাবলী: বুস্টেড রিগ্রেশন ট্রি (বিআরটি) এবং জেনারেলাইজড বুস্টেড মডেল (জিবিএম) এর মধ্যে পার্থক্য কী? এগুলি কি বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহার করা যায়? একটি অন্যর একটি নির্দিষ্ট ফর্ম? ফ্রিডম্যান এর আগে "গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন" (জিবিএম) হিসাবে যা প্রস্তাব করেছিলেন তা বর্ণনা করতে রিজওয়ে "জেনারালাইজড বুস্টেড রিগ্রেশন মডেলস" (জিবিএম) শব্দটি কেন ব্যবহার করেছিলেন? এই …

9 machine-learning  boosting  gbm 

র্যান্ডম ফরেস্টে, প্রতিটি গাছের সমান্তরালভাবে ডেটার এক অনন্য বুস্ট্র্যাপ নমুনায় উত্থিত হয়। যেহেতু প্রতিটি বুস্ট্র্যাপ নমুনায় প্রায়% 63% অনন্য পর্যবেক্ষণ রয়েছে বলে আশা করা যায়, এটি প্রায় পর্যবেক্ষণের প্রায় 37% ছেড়ে দেয় যা গাছ পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এখন, মনে হচ্ছে স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং-এ, আরএফ-এর মতো একটি :ও …

9 machine-learning  cross-validation  data-mining  random-forest  boosting 

আমি বুঝতে পারি বুস্টিং ট্রি মডেলের 3 টি সুর করার প্যারামিটার রয়েছে, অর্থাত্‍ গাছের সংখ্যা (পুনরাবৃত্তির সংখ্যা) সঙ্কুচিত পরামিতি বিভাজনের সংখ্যা (প্রতিটি উপাদান গাছের আকার) আমার প্রশ্ন: টিউনিংয়ের প্রতিটি পরামিতিগুলির জন্য, আমি এর সর্বোত্তম মানটি কীভাবে খুঁজে পাব? আর কী পদ্ধতি? দ্রষ্টব্য: সঙ্কুচিত প্যারামিটার এবং গাছের প্যারামিটারের সংখ্যা এক সাথে …

9 machine-learning  cross-validation  computational-statistics  boosting  gbm 

ধরুন আমার কাছে 4 টি সম্ভাব্য ইভেন্টের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি নমুনা রয়েছে: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 এবং আমার ঘটনার প্রত্যাশিত সম্ভাবনা রয়েছে: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 আমার চারটি ইভেন্টের পর্যবেক্ষণের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির যোগফলের সাথে (18) আমি …

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