exemple de boosting

L`amplification des dégradés est un exemple d`algorithme de stimulation. Si vous ne pouvez pas le prendre en charge avec d`autres points de données et visuels, il ne devrait probablement pas être implémenté. L`idée est d`utiliser la méthode d`apprentissage faible à plusieurs reprises pour obtenir une succession d`hypothèses, chacun recentrer sur les exemples que les précédents trouvés difficiles et mal classés. Mais, nous pouvons utiliser tous les algorithmes d`apprentissage automatique comme apprenant de base si elle accepte le poids sur l`ensemble de données de formation. L`étape suivante consiste à mettre à jour notre modèle initial $F _ {0} $ par $F _ {1} (x): = f_ {0} (x) + lambda_0}H_{0} (x) $. Un autre exemple d`un algorithme qui peut overfit facilement est un arbre de décision. Juste pour le plaisir, supposons que $P _ {N} = 0. C`est là que l`expérience et l`expertise en matière de matière intervient! Surtout si vous prévoyez d`aller dans une science des données/interview machine learning. Les techniques d`ensemblage sont encore classées dans la bagging et la stimulation. Le diagramme ADABoost était particulièrement utile. Lcourse/4_boost/slides/gradient_boosting.

Bien que la plupart des gagnants de la compétition Kaggle utilisent la pile/ensemble de divers modèles, un modèle particulier qui fait partie de la plupart des ensembles est une variante de l`algorithme de renforcement de gradient (GBM). Quelques exemples de modèles d`ensemble sont AdaBoost et la stimulation stochastique de gradient. Toutefois, par 2009, plusieurs auteurs ont démontré que la stimulation d`algorithmes basés sur l`optimisation non convexe, comme BrownBoost, peut apprendre à partir de jeux de données bruyants et peut spécifiquement apprendre le classifieur sous-jacent du jeu de données long-Servedio. Nous calculons simplement $F _ {1} (x) = f_ {0} (x) + lambda_0}H_{0} (x) = 5008. Le tronçon de décision (D1) a généré une ligne verticale sur le côté gauche pour classer les points de données. Cela affecterait alors la moyenne globale, l`écart type et d`autres mesures descriptives d`un ensemble de données. Le code source simple sans optimisations délicates satisfera également mes besoins. Les classifieurs simples construits en fonction de certaines fonctionnalités d`image de l`objet tendent à être faibles dans les performances de catégorisation. Les arborescences de décision sont composées d`un ensemble d`instructions if-else effectuées dans un ordre spécifique.

Maintenant, la question devient, avec tous ces différents “B” mots. Ce diagramme explique justement Ada-Boost. Merci pour votre message. Les algorithmes convexes, tels que AdaBoost et LogitBoost, peuvent être «vaincus» par le bruit aléatoire, de sorte qu`ils ne peuvent pas apprendre des combinaisons basiques et learnables d`hypothèses faibles. Cette fois-ci avec trois-(moins). Cela permet au modèle ou à l`algorithme d`obtenir une meilleure compréhension des différents biais, des variances et des caractéristiques qui existent dans le rééchantillonner.