Notice: file_put_contents(): Write of 19284 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение@dsproglib P.5581
DSPROGLIB Telegram 5581
Что такое Бустинг в машинном обучении

Бустинг — это один из мощных методов повышения качества моделей машинного обучения. Его цель — объединение нескольких слабых моделей (обычно простых алгоритмов) для создания одной сильной модели, которая улучшает точность предсказаний.

🌻 Как это работает?

▪️ Итеративное обучение: Модели обучаются поочередно. Каждая следующая модель стремится исправить ошибки предыдущей
▪️ Вес ошибок: Большое внимание уделяется тем данным, на которых предыдущие модели ошибались. Это позволяет концентрироваться на сложных для предсказания примерах
▪️ Комбинирование результатов: Финальный результат формируется путем взвешенного объединения предсказаний всех моделей

🌻 Когда использовать?

Бустинг особенно полезен, когда базовые алгоритмы не дают нужной точности. Например, он широко применяется в задачах классификации и регрессии, а также на соревнованиях по анализу данных, таких как Kaggle

В нашем курсе узнаете подробнее о машинном обучении, в частности, о бустинге:
🔵 Базовые модели ML и приложения

#машинное_обучение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉53👍2



tgoop.com/dsproglib/5581
Create:
Last Update:

Что такое Бустинг в машинном обучении

Бустинг — это один из мощных методов повышения качества моделей машинного обучения. Его цель — объединение нескольких слабых моделей (обычно простых алгоритмов) для создания одной сильной модели, которая улучшает точность предсказаний.

🌻 Как это работает?

▪️ Итеративное обучение: Модели обучаются поочередно. Каждая следующая модель стремится исправить ошибки предыдущей
▪️ Вес ошибок: Большое внимание уделяется тем данным, на которых предыдущие модели ошибались. Это позволяет концентрироваться на сложных для предсказания примерах
▪️ Комбинирование результатов: Финальный результат формируется путем взвешенного объединения предсказаний всех моделей

🌻 Когда использовать?

Бустинг особенно полезен, когда базовые алгоритмы не дают нужной точности. Например, он широко применяется в задачах классификации и регрессии, а также на соревнованиях по анализу данных, таких как Kaggle

В нашем курсе узнаете подробнее о машинном обучении, в частности, о бустинге:
🔵 Базовые модели ML и приложения

#машинное_обучение

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/5581

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

fire bomb molotov November 18 Dylan Hollingsworth yau ma tei Ng was convicted in April for conspiracy to incite a riot, public nuisance, arson, criminal damage, manufacturing of explosives, administering poison and wounding with intent to do grievous bodily harm between October 2019 and June 2020. How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) Some Telegram Channels content management tips Judge Hui described Ng as inciting others to “commit a massacre” with three posts teaching people to make “toxic chlorine gas bombs,” target police stations, police quarters and the city’s metro stations. This offence was “rather serious,” the court said.
from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM American