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| 題 名 | A Statistical Introduction to Ensemble Learning Methods=從統計角度看群合學習方法 |
|---|---|
| 作 者 | 曹振海; | 書刊名 | 中國統計學報 |
| 卷 期 | 52:1 2014.03[民103.03] |
| 頁 次 | 頁115-132 |
| 分類號 | 312.13 |
| 關鍵詞 | 群合學習; 迴歸; 廣義線性模型; 隨機森林; 普適提; 監督式學習; Ensemble learning; Regression; General linear models; Boosting; Random forests; Supervised learning; |
| 語 文 | 英文(English) |
| 中文摘要 | 本文以統計的角度來引介統計機器學習中的群合學習方法。從古典的迴歸問題出發,我們引介它與監督式學習問題的關連。在共同的架構下,我們重新檢視迴歸方法以及它的一些衍伸方法 ,介紹並比較隨機森林以及普適提這兩種簡單但強大的群合學習方法。另外透過 Jensen’s不等式的架構闡明加權平均類型群合學習方法的優點與限制。 |
| 英文摘要 | Supervised learning problems are closely related to classical regression problems. The classical regression and some of its variants can be viewed as ensemble learning methods. Two simple yet powerful ensemble learning methods, Random Forests and AdaBoost, are introduced and contrasted. A Jensen’s inequality argument suggests the advantages and limitations of the ensemble learning methods. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。