ブースティング

アルゴリズム:Algorithms

保護中: 統計数学理論によるブースティング

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される統計数学理論によるブースティング(一般化線型モデル、修正ニュートン法、対数尤度、重み付き最小2乗法、ブースティング、座標降下法、反復重み付け最小2乗法、iteratively reweighted least square method、IRLS method、重み付き経験判別誤差、パラメータ更新則、へシアン行列、補正ニュートン法、modified Newton method、ニュートン法、Newton method、リンク関数、ロジスティック損失、logistic loss、ブースティング・アルゴリズム、ロジットブースト、指数損失、凸マージン損失、アダブースト、弱仮説、経験マージン損失、非線形最適化)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 敵対的バンディッド問題でのHedgeアルゴリズムとExp3方策

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される敵対的バンディッド問題でのHedgeアルゴリズムとExp3方策(擬リグレット上界、期待累積報酬、最適パラメータ、期待リグレット、多腕バンディット問題、Hedgeアルゴリズム、エキスパート、報酬版Hedgeアルゴリズム、ブースティング、フロイント、シャビレ、疑似コード、オンライン学習、PAC学習、質問学習)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 勾配法の基礎(直線探索法、座標降下法、最急降下法と誤差逆伝搬法)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される勾配法の基礎(直線探索法、座標降下法、最急降下法と誤差逆伝搬法、確率的最適化、多層パーセプトロン、アダブースト、ブースティング、ウルフ条件、ゾーテンダイク条件、アルミホ条件、バックトラッキング法、ゴールドシュタイン条件、強ウルフ条件)
アルゴリズム:Algorithms

アンサンブル法による機械学習 -基礎とアルゴリズム 読書メモ

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるアンサンブル法による機械学習での基礎とアルゴリズム(クラス不均衡学習、コスト考慮型学習、アクティプラーニング、半教師あり学習、類似性に基づく手法、クラスタリングアンサンブル法、グラフに基づく手法、祭ラベルに基づく手法、変換に基づく手法、クラスタリング、最適化に基づく枝刈り、アンサンブル枝刈り、結合法、バギング、ブースティング)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 統計数学理論における判別適合的損失についての概要

統計数学理論における判別適合的損失についての概要(ランプ損失、凸マージン損失、非凸なΦ-マージン損失、判別適合的、ロバスト・サポートベクトルマシン、判別適合性定理、L2-サポートベクトルマシン、2乗ヒンジ損失、ロジスティック損失、ヒンジ損失、ブースティング、指数損失、凸マージン損失の判別適合性定理、ベイズ規則、予測Φ-損失、予測判別誤差、単調非増加凸関数、経験Φ-損失、経験判別誤差)
推論技術:inference Technology

保護中: 分類(4)集団学習(アンサンブル学習,ランダムフォレスト)と学習結果の評価(交差検証法)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能タスクのためのデータ分類のための集団学習のアルゴリズムと分類結果の評価(アンサンブル学習、バギング、ブースティング、ランダムフォレスト、交差検証)
タイトルとURLをコピーしました