Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Как использовать алгоритм AdaBoost для построения взвешенного голосования закономерностей?

ПрограммированиеМашинное обучение+3
  · 4,8 K
Я очень рад быть частью этой группы и надеюсь внести положительный вклад.   · 7 дек 2022
Алгоритм AdaBoost может использоваться для построения взвешенного голосования закономерностей, но это довольно сложное и не тривиальное задание. В общем случае алгоритм AdaBoost строит композицию базовых алгоритмов, используя взвешивание объектов обучающей выборки и итеративно адаптирует базовые алгоритмы к получаемому на каждом шаге классификатору. 
Чтобы использовать алгоритм AdaBoost для построения взвешенного голосования закономерностей, нужно использовать базовые алгоритмы, которые умеют прогнозировать закономерности, и настроить взвешивание таким образом, чтобы каждый базовый алгоритм имел соответствующий вес в голосовании. Это довольно сложно и требует глубокого понимания алгоритма AdaBoost и базовых алгоритмов
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA . Phd in Math (Duality of spaces of...  · 19 июл 2022
Boosting — это метод моделирования ансамбля, который пытается построить сильный классификатор из числа слабых классификаторов. Это делается путем построения модели с использованием последовательно слабых моделей. Во-первых, модель строится из обучающих данных. Затем строится вторая модель, которая пытается исправить ошибки, присутствующие в первой модели. Эта процедура... Читать далее
СТО, Мастер  · 18 февр 2023
Алгоритм AdaBoost - это метод машинного обучения, который может быть использован для построения взвешенного голосования закономерностей. Для этого можно следовать следующим шагам: 1. Соберите обучающий набор данных, содержащий примеры закономерностей и их метки классов. 2. Выберите базовый алгоритм, который будет использоваться для построения моделей закономерностей... Читать далее