Машинное обучение - - Бустинг + конспект от YandexGPT =
• Обсуждение вопросов по домашнему заданию и тестам.
• Обсуждение кластеризации и бустинга.
17:04 Ансамбли и бустинг
• Обсуждение ансамблей и бустинга как устойчивых алгоритмов для решения задач классификации.
• Обсуждение минимизации целевой функции и трех компонентов ошибки: смещение, дисперсия и шум.
• Обсуждение различных случаев обучения моделей и их влияния на точность предсказаний.
20:43 Бустинг и его принципы
• Бустинг - это метод машинного обучения, основанный на идее адаптивного бустинга.
• Он использует несколько классификаторов, которые обучаются на основе ошибок предыдущего классификатора.
• Бустинг может быть использован для решения задач классификации и регрессии.
28:51 Адаптивный бустинг
• Адаптивный бустинг использует веса для каждой точки данных, которые назначаются для каждого классификатора.
• Веса обновляются на основе ошибок предыдущего классификатора и используются для определения следующего классификатора.
37:10 Объяснение работы бустинга
• Бустинг объединяет решения нескольких классификаторов, используя их веса и коэффициенты ошибок.
• В итоге получается сложная граница решений, которая может быть использована для решения задач классификации.
41:12 Алгоритм Ada Boost
• В видео обсуждается алгоритм Ada Boost, который использует деревья решений для классификации и регрессии.
• В основе алгоритма лежит идея о том, что каждое дерево решений может быть использовано для улучшения итогового решения.
• В видео обсуждаются различные параметры алгоритма, такие как количество деревьев, степень влияния слабых учеников, функции потерь и возможность использования различных моделей.
57:15 Преимущества и недостатки алгоритма
• Преимуществами алгоритма являются его универсальность, хорошая скорость схождения и возможность визуализации и интерпретации результатов.
• Однако, алгоритм может быть чувствителен к выбросам и может быть неэффективен при работе с большими датасетами.
• В целом, алгоритм Ada Boost является сильным конкурентом для других алгоритмов классификации и регрессии, особенно для табличных данных.
01:04:34 Бустинг для регрессии
• В видео рассматривается использование бустинга для решения задачи регрессии.
• В процессе обучения модели, используются библиотеки Boosting Ada Boost и Gradient Boosting.
• В результате, получается модель, которая предсказывает стоимость автомобиля на основе признаков, таких как модель, год выпуска и коробка передач.
01:35:06 Градиентный бустинг
• В видео объясняется, что градиентный бустинг основан на использовании градиента функции потерь для оценки правильности предсказаний модели.
• В процессе обучения, модель строится на основе остатков от реальных значений и предсказаний, разбивая данные на области, где значение меняется.
• Для каждой области строится дерево решений, и затем обновляется значение функции потерь.
01:42:41 Градиентный бустинг
• В видео обсуждается градиентный бустинг, который является алгоритмом машинного обучения, основанным на идее градиентного спуска.
• Он используется для решения задач классификации и регрессии, где функция потерь может быть различной.
• В градиентном бустинге, данные оцениваются с учетом среднего значения для всех данных, затем знак предсказаний делится на области, и строится дерево решений для каждой области.
• В процессе обучения, функция потерь корректируется, и дерево решений обновляется с учетом ошибок предыдущих моделей.
01:56:31 Сравнение с другими библиотеками
• В видео обсуждаются различные библиотеки, которые реализуют градиентный бустинг, включая xgboost, Microsoft gbm и Cat Boost.
• Все эти библиотеки имеют свои особенности и преимущества, но в целом, градиентный бустинг является устойчивым алгоритмом для классификации и регрессии, который сопоставим с нейронными сетями по точности и скорости.
• Однако, он может быть чувствителен к шумам и выбросам, и может быть сложно интерпретировать результат.
• В видео также обсуждаются различные методы оптимизации и распараллеливания, которые используются для ускорения обучения и повышения точности.
02:05:47 Градиентный бустинг
• Обсуждение использования градиентного бустинга для решения задач регрессии и классификации.
• Реализация градиентного бустинга в различных библиотеках с оптимизацией и настройками.
02:13:29 Реализация градиентного бустинга
• Обсуждение параметров и настроек градиентного бустинга, включая количество итераций, оценку переобучения, глубину дерева и список категориальных признаков.
• Демонстрация работы градиентного бустинга на примере задачи регрессии с использованием датасета Iris.
02:21:24 Использование градиентного бустинга на практике
• Предложение попробовать использовать градиентный бустинг на практике, используя различные датасеты и библиотеки.
• Обсуждение возможных проблем с загрузкой и и
1 view
947
284
2 months ago 00:34:28 1
ЗЕМЛЮ СПАСАЮТ ОТ АСТЕРОИДА / 16 КМ АЛМАЗОВ НА МЕРКУРИИ / ВОДЯНИСТЫЙ МИНЕРАЛ НА ЛУНЕ. Владимир Сурдин
2 months ago 00:11:50 1
Азбука безопасности - Пешеходные правила - Сборник (все серии) | Смешарики 2D. Обучающие мультфильмы
2 months ago 00:00:00 1
Еще одна сборка для учебы (Ryzen 7 7800x3d, RTX4080 Super, King 95 Pro)
2 months ago 00:06:50 1
ГИТАРИСТ и БАЯНИСТ - Я ТАК СОСКУЧИЛСЯ дайте МНЕ БЕЛЫЕ КРЫЛЬЯ
2 months ago 00:14:50 1
Устаревшая Система Образования
2 months ago 00:41:32 1
- ателье, которое выбирают АcademeG, Bulkin, Stilov. По студиям №10
2 months ago 00:08:16 1
УЗНАЙ, КАК И СКОЛЬКО ТЫ МОЖЕШЬ ЗАРАБАТЫВАТЬ В ПРОЕКТЕ “INSTART“
2 months ago 01:15:57 1
Как Сделать Лучший Пет-Проект | Архитектура Бекенда за 1 час
2 months ago 01:52:51 1
Как ФРАНЦИЯ ВЛЮБИЛА мир в АВТОМОБИЛИ. Часть 1.
2 months ago 00:59:54 1
Сергей Савельев. Иллюзии моделирования мозга
2 months ago 00:36:41 1
Анахата. Чакра IV. Часть 1. Недолюбленные люди. Что не дает нам любить себя и других.
2 months ago 00:00:08 1
Ainomo 3 0
2 months ago 00:10:25 1
Подготовка строительного объекта к ЗОС | ПКТБ «Совэлмаш»
2 months ago 01:21:56 1
Как МЕРТВЕЦЫ и ИНЖЕНЕРЫ спасали жизни.
2 months ago 00:09:00 1
Bit-X Club Новый Маркетинг Форвард РИСОВАННЫЙ
2 months ago 00:04:03 11
Как загрузить ОГРОМНЫЙ Датасет в Pandas #python
2 months ago 00:21:29 1
Маркетинг мечты. Как за месяц получить миллион ?
2 months ago 00:15:05 1
ЭТОТ Паттерн Спрашивают на 99% Собесов
2 months ago 00:39:19 1
Франшиза vs Собственный опыт | Зачем опытный бизнесмен купил франшизу «Настоящей пекарни» #франшиза
2 months ago 00:39:10 2
📍ЧТО НА САМОМ ДЕЛЕ ПРОИСХОДИТ С БРИТНИ?|FREE BRITNEY| КТО ВИНОВАТ В ТРАГЕДИИ БРИТНИ СПИРС?|#crime19
2 months ago 00:08:19 1
Промышленный переворот в Англии (рус.) Новая история
2 months ago 00:42:42 1
Аджна. Чакра VI. Часть 2. Как и что видит Третий глаз. Интуиция. Экстрасенсорика.
2 months ago 00:40:24 1
Аджна. Чакра VI. Часть 1. Третий глаз. Ваша интуиция и экстрасенсорные способности. Как разбудить.