Als «supervised-learning» getaggte Fragen

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Warum ist xgboost so viel schneller als sklearn GradientBoostingClassifier?
Ich versuche, ein Steigungsverstärkungsmodell mit über 50.000 Beispielen und 100 numerischen Merkmalen zu trainieren. XGBClassifierBewältigt 500 Bäume innerhalb von 43 Sekunden auf meiner Maschine, während GradientBoostingClassifiernur 10 Bäume (!) in 1 Minute und 2 Sekunden bearbeitet werden :( Ich habe nicht versucht, 500 Bäume zu züchten, da dies Stunden dauern …
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Beim maschinellen Lernen werden spärliche und dichte Daten zusammengeführt, um die Leistung zu verbessern
Ich habe spärliche Merkmale, die prädiktiv sind, und ich habe einige dichte Merkmale, die auch prädiktiv sind. Ich muss diese Funktionen kombinieren, um die Gesamtleistung des Klassifikators zu verbessern. Wenn ich nun versuche, diese Merkmale zu kombinieren, dominieren die dichten Merkmale tendenziell stärker als die spärlichen Merkmale, wodurch sich die …
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Welche Lernprobleme eignen sich für Support Vector Machines?
Welche Merkmale oder Eigenschaften weisen darauf hin, dass ein bestimmtes Lernproblem mithilfe von Support-Vektor-Maschinen gelöst werden kann? Mit anderen Worten, was ist es, was Sie dazu bringt, wenn Sie ein Lernproblem sehen: "Oh, ich sollte auf jeden Fall SVMs für dieses" "verwenden, anstatt neuronale Netze oder Entscheidungsbäume oder irgendetwas anderes?
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Betreutes Lernen versus Bestärkungslernen für ein einfaches selbstfahrendes RC-Auto
Ich baue aus Spaß ein ferngesteuertes, selbstfahrendes Auto. Ich verwende einen Raspberry Pi als Bordcomputer. und ich benutze verschiedene Plug-Ins, wie eine Himbeer-Pi-Kamera und Abstandssensoren, um Rückmeldung über die Umgebung des Autos zu erhalten. Ich benutze OpenCV, um die Video-Frames in Tensoren umzuwandeln, und ich benutze TensorFlow von Google, um …
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Entspricht max_depth in scikit dem Beschneiden von Entscheidungsbäumen?
Ich habe den Klassifikator analysiert, der mithilfe eines Entscheidungsbaums erstellt wurde. Im Entscheidungsbaum von scikit gibt es einen Optimierungsparameter namens max_depth . Entspricht dies dem Beschneiden eines Entscheidungsbaums? Wenn nicht, wie könnte ich einen Entscheidungsbaum mit Scikit beschneiden? dt_ap = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=1, max_depth=13) boosted_dt = AdaBoostClassifier(dt_ap, random_state=1) boosted_dt.fit(X_train, Y_train)
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Wann sollte man eine lineare Regression oder eine Entscheidungsbaum- oder eine zufällige Waldregression wählen? [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Ich arbeite an einem Projekt und habe Schwierigkeiten …
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Welche überwachten Lernalgorithmen stehen für den Abgleich zur Verfügung?
Ich arbeite an einer gemeinnützigen Organisation, bei der wir versuchen, potenziellen Universitätsbewerbern zu helfen, indem wir sie mit Alumni zusammenbringen, die ihre Erfahrungen / Weisheiten teilen möchten. Im Moment geschieht dies manuell. Ich werde also zwei Tische haben, einen mit Studenten und einen mit Alumni (sie haben möglicherweise einige Gemeinsamkeiten, …
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