Telegram Group & Telegram Channel
Объясните разницу между AdaBoost и XGBoost

Оба метода объединяют слабые модели в одну сильную модель. И AdaBoost, и XGBoost в процессе обучения будут увеличивать ансамбль, добавляя в него новые слабые модели на каждой итерации. Разница между методами заключается в том, как расширяется ансамбль.


▪️AdaBoost изначально присваивает одинаковый вес каждому набору данных. Затем он корректирует веса точек выборки после каждого шага. Элементы, которые были классифицированы неверно, приобретают больший вес в следующей итерации.
▪️XGBoost использует градиентный бустинг, который оптимизирует произвольную дифференцируемую функцию потерь. То есть алгоритм строит первое дерево с некоторой ошибкой прогнозирования. Затем добавляются последующие деревья для исправления ошибок предыдущих. XGBoost имеет встроенные механизмы для регуляризации.

Иными словами, разница между алгоритмами в том, что XGBoost не присваивает неправильно классифицированным элементам больший вес.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/184
Create:
Last Update:

Объясните разницу между AdaBoost и XGBoost

Оба метода объединяют слабые модели в одну сильную модель. И AdaBoost, и XGBoost в процессе обучения будут увеличивать ансамбль, добавляя в него новые слабые модели на каждой итерации. Разница между методами заключается в том, как расширяется ансамбль.


▪️AdaBoost изначально присваивает одинаковый вес каждому набору данных. Затем он корректирует веса точек выборки после каждого шага. Элементы, которые были классифицированы неверно, приобретают больший вес в следующей итерации.
▪️XGBoost использует градиентный бустинг, который оптимизирует произвольную дифференцируемую функцию потерь. То есть алгоритм строит первое дерево с некоторой ошибкой прогнозирования. Затем добавляются последующие деревья для исправления ошибок предыдущих. XGBoost имеет встроенные механизмы для регуляризации.

Иными словами, разница между алгоритмами в том, что XGBoost не присваивает неправильно классифицированным элементам больший вес.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/184

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How To Find Channels On Telegram?

There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA