Я пытаюсь понять разницу между GBM и Adaboost. Вот что я понял до сих пор: Существуют оба алгоритма повышения, которые учатся на ошибках предыдущей модели и, наконец, составляют взвешенную сумму моделей. GBM и Adaboost очень похожи, за исключением функций потери. Но мне все еще трудно понять идею...
Может кто-нибудь сказать мне, что подразумевается под фразой «слабый ученик»? Это должна быть слабая гипотеза? Я запутался в отношениях между слабым учеником и слабым классификатором. Оба одинаковы или есть какая-то разница? В алгоритме adaboost T=10. Что подразумевается под этим? Почему мы...
Я ищу статьи или тексты, которые сравнивают и обсуждают (эмпирически или теоретически): Алгоритмы деревьев повышения и принятия решений , такие как Random Forests или AdaBoost , и GentleBoost, применяются к деревьям решений. с Методы глубокого обучения, такие как ограниченные машины Больцмана ,...
Как я слышал о классификаторе AdaBoost, который неоднократно упоминался на работе, я хотел лучше понять, как он работает и когда его можно использовать. Я прочитал несколько статей и учебных пособий, которые я нашел в Google, но есть некоторые аспекты классификатора, которые я до сих пор не могу...
Adaboost - это метод ансамбля, который объединяет многих слабых учеников в сильный. Все примеры adaboost, которые я читал, используют пни / деревья решений как слабые ученики. Могу ли я использовать разных слабых учеников в adaboost? Например, как внедрить adaboost (обычно бустинг) для усиления...
Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот моих четырех событий (18) я могу рассчитать ожидаемые частоты...