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jboost. 설명
사용하기 쉽고 분류를 향상시키기위한 도구를 수정합니다 JBooRost에는 최첨단 알고리즘이 포함되어 있으며 연구자가 새로운 부스팅 알고리즘을 신속하게 구현할 수 있습니다. 기계 학습 초보자는 JBooRost도 사용하기 쉬운 스크립트의 집합도 포함되어 있기 때문에 부스트의 힘을 신속하게 배우고 활용할 수 있습니다. 다음은 "jboost"의 몇 가지 주요 기능입니다. · 다중 부스팅 알고리즘. JBooRost는 Adaboost의 힘을 활용할 수 있으며, BrownBoost의 잡음 저항성을 악용하거나 NormalBoot의 비대칭 비용을 이용합니다 (곧 올 수 있습니다!). · 시각화. 원래의 부스팅 방법은 많은 의사 결정 트리를 결합하여 최종 결합 분류자가 수백만 노드를 갖는 데 초점을 맞춘 것입니다. Adtrees는 크기가 더 적은 노드의 주문을 포함하는 반면 동일한 표현력을 갖습니다. 이로 인해 쉽게 이해할 수 있고 인간 편집 가능한 견고한 분류자가 발생합니다. · 멀티 레이블. 많은 문제는 각 예제를 여러 가지 방식으로 분류 할 수 있음을 요구합니다. 예를 들어 영화는 "낭만적 인"과 "코미디"일 수 있습니다. · 멀티 클래스. 많은 분류 알고리즘 (Adaboost 포함)은 원래 두 가지 클래스를 분류하도록 설계되었습니다 (예를 들어, 자동차 "깨진"또는 "깨진"또는 "깨지지 않는"). JBooRost는 임의의 수업 수를 분류 할 수 있습니다. 요구 사항 : · 자바 이 릴리스에서는 새로운 기능 : · RobustBoost가 구현됩니다 · 점수 시각화 프로그램이 개선되었습니다 · 더 이상 사용되지 않는 BrownBoost, Yadaboost. · 파이썬 스크립트로 JBooRost의 멀티 클라스 래퍼를 대체했습니다.
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