Statistiche e Big Data adaboost

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Spiegazioni intuitive delle differenze tra Gradient Boosting Trees (GBM) e Adaboost

Sto cercando di capire le differenze tra GBM e Adaboost. Questi sono ciò che ho capito finora: Esistono entrambi algoritmi di potenziamento, che apprendono dagli errori del modello precedente e infine fanno una somma ponderata dei modelli. GBM e Adaboost sono piuttosto simili, tranne per le loro funzioni di perdita. …

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Cosa si intende per "studente debole"?

Qualcuno può dirmi cosa si intende con la frase "studente debole"? Dovrebbe essere un'ipotesi debole? Sono confuso sulla relazione tra uno studente debole e un classificatore debole. Sono entrambi uguali o c'è qualche differenza? Nell'algoritmo AdaBoost, T=10. Cosa si intende con questo? Perché selezioniamo T=10?

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Apprendimento profondo vs. alberi decisionali e metodi di potenziamento

Sto cercando documenti o testi che confrontino e discutano (empiricamente o teoricamente): Accrescere e Decision Trees algoritmi come casuali Foreste o AdaBoost e GentleBoost applicati agli alberi decisionali. con Metodi di apprendimento profondo come macchine Boltzmann limitate , memoria temporale gerarchica , reti neurali convoluzionali , ecc. Più specificamente, qualcuno …

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Quando si vorrebbe usare AdaBoost?

Come ho sentito parlare del classificatore AdaBoost più volte menzionato al lavoro, volevo avere un'idea migliore di come funziona e quando si potrebbe desiderare di usarlo. Sono andato avanti e ho letto una serie di articoli e tutorial che ho trovato su Google, ma ci sono aspetti del classificatore che …

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Promuovere un modello di regressione logistica

Adaboost è un metodo di ensemble che combina molti studenti deboli per formare uno forte. Tutti gli esempi di adaboost che ho letto usano tronchi / alberi decisionali come discenti deboli. Posso usare diversi studenti deboli in adaboost? Ad esempio, come implementare adaboost (generalmente potenziando) per potenziare un modello di …

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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?

Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …

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