Ensemble 썸네일형 리스트형 A Gentle Introduction to XGBoost for Applied Machine Learning 원문 : http://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-xgboost-applied-machine-learning/ XGBoost는 최근 Kaggle competition들과 응용기계학습에서 가장 잘나가는 알고리즘이다.XGBoost는 gradient boosted decision trees(속칭 GBM)을 속도와 성능면에서 향상시킨 알고리즘이다.이 포스팅에서, XGBoost가 무엇이고, 어디서 유래되었고, 또 어떻게 학습시키는지 등을 설명할 것이다.이 포스팅을 읽고 난 후, 여러분은 다음을 알게될 것이다. :XGBoost가 무엇이고 이 프로젝트의 목적들이 무엇인지.왜 XGBoost는 따로 머신러닝 툴킷으로 나왔는지.당신의 다음 머신러닝 프로젝트에 사용하기.. 더보기 KAGGLE ENSEMBLING GUIDE 원문 : http://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/ # 번역이 매끄럽지 않은점 양해 부탁드림. 오역이 있을 수 있으니 주의바람. 댓글로 알려주시면 바로 고치겠습니다. 모델 앙상블은 다양한 기계학습문제에서 정확도를 높인 매우 강력한 테크닉이다. 이 포스팅 에서는 Kaggle Competition에 쓰인 앙상블 기법을 설명하겠다. 처음은 제출파일로부터 앙상블을 만드는 것을 볼 것이고, 두번째 파트는 stacked generalization이나 blending을 통한 앙상블과 왜 앙상블이 일반화오차(generalization error)를 줄이는지를 볼 것이다. 마지막에는 다른 방법의 앙상블기법의 결과들을 보고 스스로 코딩을 하는 것을 보일 것이다. This is how yo.. 더보기 이전 1 다음
