Artwork

Контент предоставлен Society of Actuaries (SOA). Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Society of Actuaries (SOA) или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

Emerging Topics Community: Return to Trees, Part 4: Gradient Boosting Machines

26:08
 
Поделиться
 

Manage episode 415704769 series 30328
Контент предоставлен Society of Actuaries (SOA). Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Society of Actuaries (SOA) или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

In the final episode of this mini-series, Shea and Anders cover the other common tree-based ensemble model, the Gradient Boosting Machine. Like Random Forests, GBMs make use of a large number of decision trees, but they use a “boosting” approach that cleverly makes use of “weak learners” to incrementally extract information from the data. After an explanation of how GBMs work, we compare them to Random Forests and go over a few examples where they have used GBMs in their own work.

  continue reading

189 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 415704769 series 30328
Контент предоставлен Society of Actuaries (SOA). Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Society of Actuaries (SOA) или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

In the final episode of this mini-series, Shea and Anders cover the other common tree-based ensemble model, the Gradient Boosting Machine. Like Random Forests, GBMs make use of a large number of decision trees, but they use a “boosting” approach that cleverly makes use of “weak learners” to incrementally extract information from the data. After an explanation of how GBMs work, we compare them to Random Forests and go over a few examples where they have used GBMs in their own work.

  continue reading

189 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство