Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
Génération de l'aperçu...
Tài liệu ghi chú bài giảng môn Học máy (STAT 479) của Sebastian Raschka, trình bày các phương pháp học ensemble như majority voting, bagging, boosting, random forests, stacking.
Description
STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 Contents 7 Ensemble Methods 1 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 7.2 Majority Voting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 7.3 Soft Majority Voting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 7.4 Bagging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 7.5 Bias and Variance Intuition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 7.6 Boosting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 7.6.1 8 7.7 7.8 7.9 AdaBoost (Adaptive Boosting) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Random Forests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7.7.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7.7.2 Does random forest select a subset of features for every tree or every node? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7.7.3 Generalization Error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7.7.4 Feature Importance via Random Forests . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 7.7.5 Extremely Randomized Trees (ExtraTrees) . . . . . . . . . . . . . . . 10 Stacking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 7.8.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 7.8.2 Naive Stacking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 7.8.3 Stacking with Cross-Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Resources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 7.9.1 Assigned Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
Résumé IA
- Nom du document
- Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- École / Cours
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- Contenu
- Tài liệu giới thiệu và giải thích các phương pháp Ensemble trong học máy, bao gồm Voting, Bagging, Boosting, Random Forests và Stacking. Mục tiêu là kết hợp nhiều mô hình để đạt hiệu suất tốt hơn mô hình đơn lẻ.
- Table des matières
- 7 Ensemble Methods
- 7.1 Introduction
- 7.2 Majority Voting
- 7.3 Soft Majority Voting
- 7.4 Bagging
- 7.5 Bias and Variance Intuition
- 7.6 Boosting
- 7.6.1 AdaBoost (Adaptive Boosting)
- 7.7 Random Forests
- 7.7.1 Overview
- 7.7.2 Does random forest select a subset of features for every tree or every node?
- 7.7.3 Generalization Error
- 7.7.4 Feature Importance via Random Forests
- 7.7.5 Extremely Randomized Trees (ExtraTrees)
- 7.8 Stacking
- 7.8.1 Overview
- 7.8.2 Naive Stacking
- 7.8.3 Stacking with Cross-Validation
- 7.9 Resources
- 7.9.1 Assigned Reading
- 7.9.2 Further Reading
- Pages
- 16 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Foire aux questions
Ce document est-il gratuit ?
Oui. « Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka » est gratuit — il suffit de vous connecter et de cliquer sur Télécharger pour obtenir le fichier original.
Combien de pages compte ce document ?
Le document contient 16 pages, pour le cours Machine learning. Vous pouvez le prévisualiser en ligne avant de le télécharger.
Puis-je prévisualiser avant de télécharger ?
Oui. Vous pouvez prévisualiser ce document directement sur cette page avec le lecteur en ligne, puis décider de le télécharger ou non.
Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
Génération de l'aperçu...
STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 Contents 7 Ensemble Methods 1 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 7.2 Majority Voting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 7.3 Soft Majority Voting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 7.4 Bagging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 7.5 Bias and Variance Intuition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 7.6 Boosting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 7.6.1 8 7.7 7.8 7.9 AdaBoost (Adaptive Boosting) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Random Forests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7.7.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7.7.2 Does random forest select a subset of features for every tree or every node? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7.7.3 Generalization Error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7.7.4 Feature Importance via Random Forests . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 7.7.5 Extremely Randomized Trees (ExtraTrees) . . . . . . . . . . . . . . . 10 Stacking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 7.8.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 7.8.2 Naive Stacking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 7.8.3 Stacking with Cross-Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Resources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 7.9.1 Assigned Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
Lire le document entier
- Nom du document
- Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- École / Cours
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- Contenu
- Tài liệu giới thiệu và giải thích các phương pháp Ensemble trong học máy, bao gồm Voting, Bagging, Boosting, Random Forests và Stacking. Mục tiêu là kết hợp nhiều mô hình để đạt hiệu suất tốt hơn mô hình đơn lẻ.
- Table des matières
- 7 Ensemble Methods
- 7.1 Introduction
- 7.2 Majority Voting
- 7.3 Soft Majority Voting
- 7.4 Bagging
- 7.5 Bias and Variance Intuition
- 7.6 Boosting
- 7.6.1 AdaBoost (Adaptive Boosting)
- 7.7 Random Forests
- 7.7.1 Overview
- 7.7.2 Does random forest select a subset of features for every tree or every node?
- 7.7.3 Generalization Error
- 7.7.4 Feature Importance via Random Forests
- 7.7.5 Extremely Randomized Trees (ExtraTrees)
- 7.8 Stacking
- 7.8.1 Overview
- 7.8.2 Naive Stacking
- 7.8.3 Stacking with Cross-Validation
- 7.9 Resources
- 7.9.1 Assigned Reading
- 7.9.2 Further Reading
- Pages
- 16 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
Eval algo notes (11) (Các kiểm định thống kê và so sánh thuật toán) - Sebastian Raschka
Refresher probabilities statistics (Xác suất và thống kê cho Machine Learning) - Afshine Amidi and Shervine Amidi
Super cheatsheet machine learning (Khái niệm và công thức chính trong học máy) - Afshine Amidi and Shervine Amidi
Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
Cheatsheet Deep Learning (Khái niệm chính về học sâu) - Afshine Amidi and Shervine Amidi
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !