Публикации по теме 'ensemble-learning'
Понимание случайных лесов: ансамбль деревьев решений
Случайные леса — это популярный и широко используемый алгоритм машинного обучения, который применяется в различных случаях. Алгоритм объединяет несколько деревьев решений, которые обучаются на разных подмножествах данных, а результаты объединяются для получения окончательного прогноза. В результате получается модель, которая является более точной и надежной, чем одно дерево решений.
В этой статье мы углубимся в технические детали Random Forests, поймем, как работает алгоритм, и его..
Вопросы по теме 'ensemble-learning'
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: вы должны указать значение для тензора-заполнителя 'sequential_input'
Я работаю над проблемой классификации OVA (один против всех). Для этого я обучил бинарные классификаторы Keras с сигмовидной функцией и binary_crossentropy. Мне нужно объединить их в мультиклассовую модель, аналогичную здесь Когда я пытаюсь это...
26.12.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..