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.
сопровождение базы данных в процессе разработки, эксплуатации и добавления приложений; включает также создание и необходимую реорганизацию базы данных, создание резервных копий базы данных, назначение пользователям паролей и санкций доступа к базе данных.
изменения в скорости передачи, формате или структуре, семантике или качестве массива данных.
устройство, реализующее функцию памяти данных.
Наведи камеру телефона на QR-код — бот Автор24 откроется на вашем телефоне
