Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- 페이지 수
- 16
- 형식
- 크기
- 1.9 MB
- 연도
- 2018
- Trường
- University Wisconsin-Madison
- 조회수
- 0
- 댓글
- 0
- Lượt tải
- 0
미리보기 생성 중...
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.
- 문서명
- Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- 학교 / 강의
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 16 페이지
- 업로더
- Uni24h
설명
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
자주 묻는 질문
이 문서는 무료인가요?
네. “Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka” 문서는 무료입니다. 로그인 후 '다운로드'를 클릭하여 원본 파일을 받으세요.
이 문서는 몇 페이지로 되어 있나요?
이 문서는 16페이지입니다, Machine learning 과정용. 다운로드하기 전에 온라인으로 미리 볼 수 있습니다.
다운로드하기 전에 미리 볼 수 있나요?
네. 이 페이지의 온라인 리더를 통해 문서를 미리 본 후 다운로드 여부를 결정할 수 있습니다.
Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
미리보기 생성 중...
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
- 문서명
- Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- 학교 / 강의
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 16 페이지
- 업로더
- Uni24h
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!
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
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!