即有个结论:集成分类器的期望误差会小于等于单独分类器的误差的期望,并且会随着基分类器之间的差异变大(Diversity增大)而减小。 Adaboost集成系列 Adaboost是一种经典的集成算法,关于二分类任务,即 y\in \{-1, 1\} 的Adaboost有如下解释。构造集成分类器,通过一系列弱分类器的线性加权(Additive Model): H(x)...
集成学习基础理论和算法:Part-B 在上一篇文章《集成学习基础理论和算法:Part-A》中介绍了集成学习中的误差-分歧分解、Adaboost及其多分类变种、Margin原理和Gradient Boosting。 这次的文章主要包括: Generalized Bias-Variance Decomposition Diversity Losses in Ensemble Generalized Bias-Variance Decomposition 首先是扩展的...
集成方法:分类问题采用投票法返回预测结果,回归采用均值法返回预测结果 6) Boosting:提升式集成学习 基本原理:先训练一个子学习机,再计算子学习机的误差或者残差,并以此作为下一个学习机的输入,之后不断迭代重复整个过程,是的模型损失函数不断减小 Gradient Boosting梯度提升算法: 根据当前模型损失函数的负梯度信息来训...
强大的AI芯片为ChatGPT提供算力基础,包括GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程逻辑门阵列)、ASIC(专用集成电路)、DPU(处理器分散处理单元)等。 GPU:主要用于进行逻辑判断和任务的调度控制。GPT3模型投入的图形处理芯片主要来自英伟达。相关概念股:国际三大GPU厂商为英伟达、AMD和英特尔。 国内主要GPU生产商包括景嘉微、龙芯...