Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- ページ数
- 16
- 形式
- サイズ
- 1.9 MB
- 年
- 2018
- Trường
- University Wisconsin-Madison
- 閲覧数
- 0
- コメント
- 0
- Lượt tải
- 0
プレビューを生成中...
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.
- ドキュメント名
- Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- 学校 / コース
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 内容
- 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.
- 目次
- 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
- ページ数
- 16 ページ
- アップロード者
- Uni24h
説明
Trích nội dung tài liệu
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
よくある質問
このドキュメントは無料ですか？
はい。「Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka」は無料です。ログインして「ダウンロード」をクリックするだけで、元のファイルを取得できます。
このドキュメントは何ページありますか？
このドキュメントは 16 ページあります（Machine learning コース用）。ダウンロードする前にオンラインでプレビューできます。
ダウンロードする前にプレビューできますか？
はい。このページにあるオンラインリーダーでドキュメントをプレビューし、その後ダウンロードするかどうかを決めることができます。
Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
プレビューを生成中...
Trích nội dung tài liệu
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
- ドキュメント名
- Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- 学校 / コース
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 内容
- 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.
- 目次
- 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
- ページ数
- 16 ページ
- アップロード者
- Uni24h
コメント (0)
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう！
Trees notes (06) (Cây quyết định trong Máy học) - Sebastian Raschka
Feat extract slides (14) (Giảm chiều dữ liệu, tập trung vào trích xuất đặc trưng) - Sebastian Raschka
Eval intro slides (08) (Đánh giá mô hình, overfitting và underfitting, phân rã bias-variance trong Máy học) - Sebastian Raschka
Machine learning tips and tricks (Tổng hợp mẹo về học máy)
Eval algo notes (11) (Các kiểm định thống kê và so sánh thuật toán) - Sebastian Raschka
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
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
コメント (0)
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう！