Preguntas etiquetadas con adaboost

Estoy tratando de entender las diferencias entre GBM y Adaboost. Esto es lo que he entendido hasta ahora: Hay dos algoritmos de refuerzo, que aprenden de los errores del modelo anterior y finalmente hacen una suma ponderada de los modelos. GBM y Adaboost son bastante similares, excepto por sus funciones …

48 boosting  gbm  adaboost 

¿Alguien puede decirme qué significa la frase 'estudiante débil'? ¿Se supone que es una hipótesis débil? Estoy confundido acerca de la relación entre un alumno débil y un clasificador débil. ¿Ambos son iguales o hay alguna diferencia? En el algoritmo AdaBoost, T=10. ¿Qué se entiende por eso? ¿Por qué seleccionamos …

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

Estoy buscando documentos o textos que comparen y discutan (ya sea empírica o teóricamente): Algoritmos de impulso y árboles de decisión como Random Forests o AdaBoost , y GentleBoost aplicado a los árboles de decisión. con Métodos de aprendizaje profundo como máquinas de Boltzmann restringidas , memoria temporal jerárquica , …

18 machine-learning  deep-learning  cart  rbm  adaboost 

Como he oído hablar del clasificador AdaBoost que se menciona repetidamente en el trabajo, quería tener una mejor idea de cómo funciona y cuándo uno podría usarlo. Continué y leí una serie de documentos y tutoriales que encontré en Google, pero hay aspectos del clasificador que todavía tengo problemas para …

14 machine-learning  boosting  adaboost 

Adaboost es un método de conjunto que combina muchos estudiantes débiles para formar uno fuerte. Todos los ejemplos de adaboost que he leído usan tocones / árboles de decisión como estudiantes débiles. ¿Puedo usar diferentes estudiantes débiles en adaboost? Por ejemplo, ¿cómo implementar adaboost (generalmente impulso) para impulsar un modelo …

11 logistic  adaboost 

Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom