Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
正在生成预览...
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.
描述
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
AI 摘要
- 文档名称
- Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- 学校 / 课程
- 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.
- 目录
- 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
- 页数
- 16 页
- 上传者
- Uni24h
常见问题
此文档免费吗？
是的。“Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka”是免费的 — 只需登录并点击“下载”即可获取原始文件。
这份文档有多少页？
该文档共有 16 页，适用于课程 Machine learning。您可以在下载前进行在线预览。
我可以在下载前预览吗？
是的。您可以通过在线阅读器直接在本页面预览此文档，然后再决定是否下载。
Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
正在生成预览...
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
阅读全文
- 文档名称
- Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
- 学校 / 课程
- 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.
- 目录
- 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
- 页数
- 16 页
- 上传者
- Uni24h
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！
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
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！