Ensemble learning

Bài giảng Học máy thống kê: Mô hình máy học kết hợp (Ensemble Learning) khám phá các kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình học máy để đạt được hiệu suất tốt hơn. Chuyên đề này sẽ trình bày các phương pháp như Bagging, Pasting, Random Forests, Boosting và Stacking. Học các kỹ thuật này sẽ giúp bạn xây dựng các mô hình mạnh mẽ và bền vững hơn. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

54p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

This paper aims to enhance computational performance for behavior prediction of tri-directional functionally graded plates using ensemble learning methods such as random forest, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine. Furthermore, the effectiveness of these methods is verified by comparing their results with those of artificial neural networks.

11p visarada 28-04-2025 1 1   Download

This study proposes the application of Ensemble Decision Tree Boosted (EDT Boosted) model for forecasting the surface chloride concentration of marine concrete Cs. A database of 386 experimental results was collected from 17 different sources covering twelve variables was used to build and verify the predictive power of the EDT model.

12p viengfa 28-10-2024 5 2   Download

Bài giảng "Máy học nâng cao: Ensemble model" cung cấp cho người đọc các kiến thức: Introduction, voting, bagging, boosting, stacking and blending. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

90p myhouse06 24-03-2025 5 1   Download

This review explores recent ML advancements in assessing corrosion in RC structures. Various algorithms, such as Artificial Neural Networks (ANNs), Gene Expression Programming (GEP), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine (SVM) and Ensemble Learning, have shown potential in estimating corrosion processes, predicting material properties, and evaluating structural durability.

7p vibenya 31-12-2024 6 2   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 5 Huấn luyện mạng nơ-ron, cung cấp cho người học những kiến thức như: Các giải thuật tối ưu cho mạng nơ-ron; Chiến lược thay đổi tốc độ học; Một số kỹ thuật chống overfitting; Làm giàu dữ liệu (data augmentation); Lựa chọn siêu tham số; Kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình (ensemble); Kỹ thuật học tái sử dụng (transfer learning). Mời các bạn cùng tham khảo!

62p tomjerry005 17-11-2021 41 5   Download

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Ensemble models, chương này trình bày những nội dung về: introduction; voting; bagging; boosting; stacking and blending; learning ensembles; methods of constructing ensembles; bias-variance tradeoff; simple ensemble techniques;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

90p diepkhinhchau 18-09-2023 8 5   Download

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Nghiên cứu các kỹ thuật phát hiện DGA botnet" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về botnet; Khái quát về DGA botnet và cơ chế DGA botnet khai thác hệ thống DNS để duy trì hoạt động; Giới thiệu khái quát về học kết hợp (ensemble learning), khảo sát các kỹ thuật phát hiện DGA botnet dựa trên học kết hợp (ensemble learning).

159p vibentley 08-09-2022 32 7   Download

Nội dung chính của khóa luận là trình bày khảo cứu về thuật toán KANT (một sự kết hợp) để giải quyết bài toán phân lớp sau đó ứng dụng cơ sở lý thuyết trên để xây dựng chương trình kiểm tra độ chính xác của thuật toán so với k láng giềng gần nhất và cải tiến một phần thuật toán bằng học tập hợp (Ensembler learning) để thu được kết quả tốt hơn.

57p 01202750693 09-06-2015 114 22   Download