метод обучения с учителем, при котором строится множество деревьев решений путем использования различных комбинаций бинарных вопросов для каждой ветви; бинарные вопросы выбираются стратегически (а не случайно, как при использовании случайных лесов), в результате чего прогностическая точность каждого дерева увеличивается; после этого предсказания отдельных деревьев комбинируются, при этом прогнозы новых деревьев получают больший вес, и процесс повторяется до получения итоговых результатов.
Описана программная реализация алгоритма градиентного бустинга деревьев решений. Приводятся результаты вычислительного эксперимента, показавшего конкурентоспособность предлагаемой программной реализации.
В статье рассматривается метод градиентного бустинга с осуществлением случайных поворотов признакового пространства на каждом шаге обучения алгоритма. Исследуется качество данного метода на различных модельных задачах бинарной классификации. Полученные результаты анализируются и даются рекомендации по применению указанного метода.
метод обучения без учителя, обнаруживающий ассоциации среди элементов данных, например товары, которые часто покупают вместе; есть три типичные ассоциативные метрики: поддержка {X} показывает, как часто появляется X; достоверность {X->Y} показывает, как часто Y появляется в присутствии X; лифт {X->Y} показывает то, как часто X и Y появляются вместе, в сравнении с тем, как часто они появляются по отдельности.
отношение, получающее внешний ключ от другого участника связи.
возможное состояние сущностей, по поводу которого можно утверждать или отрицать, что такое состояние имеет место.
Возможность создать свои термины в разработке
Еще чуть-чуть и ты сможешь писать определения на платформе Автор24. Укажи почту и мы пришлем уведомление с обновлением ☺️
Включи камеру на своем телефоне и наведи на Qr-код.
Кампус Хаб бот откроется на устройстве
