Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 8 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Stručné porovnání dvou strategií vážení pro Random Forests
Kotrč, Emil
Článek se zabývá teoretickým srovnáním dvou různých modifikací metody Random Forests založených na vážení listů.
Klasifikační a regresní lesy
Klaschka, Jan ; Kotrč, Emil
Klasifikační les je klasifikační model vytvořený kombinací určitého počtu klasifikačních stro-mů. Každý strom přiřazuje hodnotě vektoru prediktorů nějakou třídu a výsledná klasifikační funkce je dána hlasováním. Obdobně regresní les sestává z několika regresních stromů a výsledná regresní funkce je definována jako vážený průměr regresních funkcí jednotlivých stromů. V práci jsou stručně vysvětleny některé metody vytváření lesů, jmenovitě tzv. bagging, boosting, arcing a Random Forests.
Klasifikační a regresní lesy
Klaschka, Jan ; Kotrč, Emil
Klasifikační les je klasifikační model vytvořený kombinací určitého počtu klasifikačních stro-mů. Každý strom přiřazuje hodnotě vektoru prediktorů nějakou třídu a výsledná klasifikační funkce je dána hlasováním. Obdobně regresní les sestává z několika regresních stromů a výsledná regresní funkce je definována jako vážený průměr regresních funkcí jednotlivých stromů. V práci jsou stručně vysvětleny některé metody vytváření lesů, jmenovitě tzv. bagging, boosting, arcing a Random Forests.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.