Jboost. Fácil de usar e modificar ferramenta para aumentar a classificação
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Jboost. Classificação e resumo

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Aumentar a classificação Aumentar algoritmo Boost Java. impulsionar impulsionando classificação

Jboost. Descrição

Fácil de usar e modificar ferramenta para aumentar a classificação O JBOOST inclui algoritmos de última geração e pode ser usado pelos pesquisadores para implementar rapidamente novos algoritmos de impulso. Os novatos de aprendizagem da máquina podem aprender e utilizar rapidamente o poder de impulsionar porque o JBOOST também inclui um conjunto de scripts fáceis de usar. Aqui estão algumas características principais do "JBoost": · Múltiplos algoritmos de impulso. O JBOOST pode utilizar o poder do Adaboost, explorar as propriedades resistentes a ruído do brownboost, ou custo assimétrico do NormalBoost (em breve para vir!). · Visualização. Métodos originais de impulsionamento focados em combinar muitas árvores de decisão, fazendo com que o classificador combinado final tenha milhões de nós. Os adtrees têm o mesmo poder expressivo, contendo ordens de magnitude menos nós. Isso leva a classificadores robustos que são facilmente compreensíveis e humanos editáveis. · Multi-Label. Muitos problemas exigem que cada exemplo possa ser classificado em várias maneiras. Por exemplo, um filme pode ser "romântico" e uma "comédia". · Multi-classe. Muitos algoritmos de classificação (incluindo AdaBoost) foram originalmente projetados para classificar duas classes (por exemplo, é o carro "quebrado" ou "não quebrado"). O jboost pode classificar um número arbitrário de classes. Requisitos: · Java. O que há de novo nesta versão: · Robustboost é implementado · Melhorou o visualizador de pontuação · Brownboot depreciado, Yadaboost · Substituiu o invólucro multiconso no jboost por um script python

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