Публикации по теме 'ensemble-learning'


Введение в ансамблевое обучение в машинном обучении
Если вы захотите купить ноутбук, вы просто подойдете к магазину и выберете какой-нибудь ноутбук? Это маловероятно. Скорее всего, вы просмотрите несколько веб-порталов, на которых люди разместили свои обзоры, и сравните разные модели ноутбуков, проверяя их характеристики, характеристики и цены. Вы также, вероятно, спросите их мнение у своих друзей и коллег. Короче говоря, вы не придете к выводу напрямую, а вместо этого примете решение, учитывая также мнение других людей. Цель этой..
Машинное обучение и его виды
Машинное обучение  – это раздел искусственного интеллекта , который фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, способных выполнять задачи без явного программирования. В машинном обучении алгоритм обучается на большом наборе данных, и цель состоит в том, чтобы изучить сопоставление входных данных с выходными данными, например, изображений с метками, текста с настроениями или показаний датчиков с управляющими сигналами. Затем алгоритм можно использовать для..
Введение в наложение моделей в Python
"Я очень доволен работой моей базовой модели!" ... сказал, что ни один специалист по данным никогда не ... Если вам не удается снизить уровень точности 50%, и вы часто обнаруживаете, что настраиваете свои модели машинного обучения до 3:00 утра, просто чтобы вы могли выжать этот дополнительный 1% от улучшенной производительности, или если вы просто Любопытно узнать, что нужно для победы в крупных соревнованиях Kaggle, тогда эта статья для вас. Что такое укладка моделей?..
Как я использовал трансферное обучение и ансамблевое обучение, чтобы добиться точности 90% в соревнованиях Kaggle
Категоризация изображений - это классическая задача машинного обучения, которая была ключевым фактором в исследованиях машинного обучения с момента появления глубоких нейронных сетей. Эта статья поможет вам легко решить задачу с помощью методов трансферного обучения и ансамбля. 1. Введение В этом конкурсе я должен классифицировать изображения различных типов транспортных средств, включая автомобили, велосипеды, фургоны, машины скорой помощи и т. Д. (Всего 17 категорий). Данные для..
Разложение смещения-дисперсии IRL
Что ж, я полагаю, что большинство из вас, кто когда-то интересовался компромиссом между смещением и дисперсией или декомпозицией смещения и дисперсии, возможно, уже сталкивались с некоторыми из известных кривых «переоснащение-недообучение» или «высокое смещение-низкая дисперсия» и т. д. , цели. Если нет — просто погуглите… В этих картинках нет ничего плохого, однако они просто дают общее представление о проблеме без особого практического опыта. «Будущее зависит от какого-нибудь..
Оценка моделей классификации + удобная функция для диагностики
Это обзор основных способов оценки результатов алгоритмов классификации. Чтобы прояснить эту тему, я буду использовать примеры из своего проекта, основанного на наборе данных с Airbnb, который можно найти на Kaggle . Я отклонился от первоначального конкурса и решил, что моя цель - предсказать, сделает ли пользователь Airbnb бронирование или нет. Модель, которая может классифицировать таких пользователей, может помочь оптимизировать цифровой маркетинг! Матрица неточностей Матрица..
Деревья решений, случайные леса и PCA
В нынешнем безумстве глубокого обучения может быть меньше внимания к некоторым из хорошо известных методов, хотя они очень полезны для небольших проектов машинного обучения, над которыми можно было бы работать. Это сообщение в блоге направлено на освещение важных концепций и приемов, связанных со следующими методами: Деревья решений Ансамблевое обучение (случайные леса) Проклятие размерности Содержание этого сообщения представляет собой краткое изложение важных моментов, которые я..