ensemble technique | BriefGPT

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装袋法显著提升泛化效果
通过在参数化级别适当地聚合基学习器而非输出级别，Bagging 能够以指数衰减减少慢慢消失的推广误差，从而显著提升推广性能。
PDFa month ago
对象检测模型使用 KNN 和 RF 分类的组合特征提取
该研究采用灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）纹理特征提取进行 2D 对象旋转和纹理变化下的目标检测。使用 k 最近邻（KNN）、随机森林（RF）和投票集成（VE）对特征进行分类，其中 VE 方法表现最佳，准确率为 93.9%，
PDF2 months ago
堆叠回归的误差减少
通过利用交叉验证数据生成预测并最小化对总体风险的估计，补偿线性回归估计量的集合技术，有助于增强预测准确性。同时，通过收缩效应，当使用至少三个维度分隔的嵌套子空间进行线性最小二乘投影时，堆叠估计量的总体风险严格小于其中最佳单个估计量。因此，堆
PDF10 months ago
使用可学习的逐层增强策略调度来改进深度森林
通过引入可学习的分层数据增强策略和中间层输出在检查点集成中的应用，我们提出了一种经过优化的深度森林（Deep Forest）方法。在多种表格分类任务中，我们的方法超越了浅树集成、深度森林、深度神经网络以及 AutoML 竞争对手，建立了新的
PDF10 months ago
基于区域标准的 COBRA 方法在条件生存预测中的应用
本文探讨了一种不同的组合回归策略，用于计算条件生存函数。我们使用基于回归的弱学习器创建了提出的集成技术。提出的组合回归策略使用接近度测量作为两个生存曲线之间的区域。提出的模型表明，它比随机生存森林更好。该论文讨论了一种在组合回归设置中选择最
PDF10 months ago
利用集成技术检测多变量时间序列中的异常
多变量时间序列异常检测中的基于深度神经网络的特征提取和集成技术及其在水流闭环数据集上的实验结果的改进方法。
PDFa year ago
ACL基于集成的自动深度神经网络系统：情感 GIF-IITP-AINLPML 预测 GIF 响应类别
本文介绍了我们参加 SocialNLP 2020 和 EmotionGIF 2020 的比赛时采用的一种基于关注机制双向 GRU 网络的分类模型以及采用深度神经网络和集成学习技术进行的分类方法。通过两个比赛，我们的模型均取得了最佳的平均召回
PDF4 years ago