Estoy tratando de entender las diferencias entre GBM y Adaboost. Esto es lo que he entendido hasta ahora: Hay dos algoritmos de refuerzo, que aprenden de los errores del modelo anterior y finalmente hacen una suma ponderada de los modelos. GBM y Adaboost son bastante similares, excepto por sus...
¿Alguien puede decirme qué significa la frase 'estudiante débil'? ¿Se supone que es una hipótesis débil? Estoy confundido acerca de la relación entre un alumno débil y un clasificador débil. ¿Ambos son iguales o hay alguna diferencia? En el algoritmo AdaBoost, T=10. ¿Qué se entiende por eso? ¿Por...
Estoy buscando documentos o textos que comparen y discutan (ya sea empírica o teóricamente): Algoritmos de impulso y árboles de decisión como Random Forests o AdaBoost , y GentleBoost aplicado a los árboles de decisión. con Métodos de aprendizaje profundo como máquinas de Boltzmann...
Como he oído hablar del clasificador AdaBoost que se menciona repetidamente en el trabajo, quería tener una mejor idea de cómo funciona y cuándo uno podría usarlo. Continué y leí una serie de documentos y tutoriales que encontré en Google, pero hay aspectos del clasificador que todavía tengo...
Adaboost es un método de conjunto que combina muchos estudiantes débiles para formar uno fuerte. Todos los ejemplos de adaboost que he leído usan tocones / árboles de decisión como estudiantes débiles. ¿Puedo usar diferentes estudiantes débiles en adaboost? Por ejemplo, ¿cómo implementar adaboost...
Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las frecuencias observadas de mis cuatro eventos (18) puedo calcular las...