Публикации по теме 'ensemble'
Методы ансамбля в FIFA: Голосование (I)
Американцы: «Почему ансамбль моделей выиграл футбольный матч?»
Специалист по данным: «…»
Американцы : «Потому что это была «командная» работа, и ни одна модель не могла справиться с этим в одиночку!»
Да, время ансамблевого метода наконец-то пришло! Зная, что времени будет не хватать, мы начали импортировать библиотеки с момента их поступления в наш офис:
Авто — ТС — Ансамбль
Мощное сочетание TS и глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.
Здравствуйте, как у вас дела? Я надеюсь, что это так же здорово.
Сегодня я расскажу вам о мощном подходе, сочетающем широко используемый анализ временных рядов Facebook Prophet с глубоким обучением Neural Prophet , объединенных в ансамблевый подход .
Проще говоря, «сочетание лучшего из двух миров» в одном пакете.
Применение того же подхода требует большого количества кода, и впоследствии все..
Компания «Два», ансамбль «Трое»
Методы ансамбля, в которых прогностическая модель состоит из нескольких (возможно) более слабых моделей, в настоящее время широко распространены в области машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО). Хорошо известные методы, такие как бэггинг, бустинг и стекирование, являются опорой машинного обучения, широко (и плодотворно) применяемой на ежедневной основе.
Вообще говоря, существует два типа ансамблевых методов:
Генерируйте модели последовательно. Например, такими..
Ансамбль (в нынешнем виде) не всегда является ответом; пример использования ИИ, особенно глубокого ...
Санскар Гупта и Сукант Хурана
Наука о данных и искусственный интеллект меняют не только социальные сети, анализ фондового рынка, телекоммуникационную отрасль, здравоохранение, транспорт и т. Д., Но даже расширяют наше понимание Вселенной, помогая исследованиям физики элементарных частиц. Давайте проведем вас через недавний эксперимент, чтобы выделить это, и кратко поговорим о том, что некоторые специалисты по данным надеются сделать с наукой о данных и искусственным интеллектом в этом..
Прогнозирование безопасных водителей Порту-Сегуро: практический пример машинного обучения
Решение реальной проблемы науки о данных от kaggle, которое входит в 1% лучших в конкурсе
1. Постановка проблемы
Ничто так не испортит острые ощущения от покупки нового автомобиля, как просмотр нашего нового страхового счета. Укус становится еще более болезненным, когда ты знаешь, что хороший водитель. Кажется несправедливым, что вам нужно платить так много, если вы годами осторожничали в дороге.
С этим полностью согласна одна из крупнейших бразильских компаний по страхованию..
Методы ансамбля в машинном обучении — Часть 1 (Бэггинг)
Ансамбль означает использование комбинации различных базовых обучающихся или моделей, то есть при прогнозировании чего-либо мы можем использовать более 1 модели последовательно или параллельно. Методы ансамбля состоят из двух частей — бэггинга и бустинга.
Бэггинг (агрегация Bootstrap)
Агрегация пакетов или Bootstrap — это метод ансамбля, в котором базовые учащиеся располагаются параллельно, и он следует принципу, называемому выборкой строк с заменой, чтобы распределить записи данных..
Введение в методы ансамбля Scikit-learn
Привет! Мы все готовы узнать что-нибудь о методах ансамбля ?! Ха-ха-ха! Мы уверены! Что ж, я предполагаю, что вы, ребята, имеете некоторый фон или предварительные знания в области базовой классификации интеллектуального анализа данных, алгоритмов кластеризации и регрессии, таких как наивный байесовский метод, деревья решений, KNN, K-средние и т. Д.
Итак, без лишних слов, приступим к делу.
Методы ансамбля говорят об объединении прогнозов из нескольких «базовых оценок». Теперь этот..
