Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2117U002223, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Thesis Назва роботи Сравнение алгоритмов адаптивного и градиентного бустинга в задаче классификации текстов Автор Дата публікації 01-01-2017 Постачальник інформації Сумський державний університет Першоджерело http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/64335 Видання Сумский государственный университет Опис Алгоритмы машинного обучения позволяют более эффективно рубрицировать тексты, выделять из них знания, а также решать множество других задач, связанных с обработкой естественного языка. Бустинг – это один из ансамблевых подходов к улучшению моделей машинного обучения, суть которого состоит в том, что базовые модели обучаются последовательно: каждая следующая обучается на ошибках предыдущей. Работа посвящена сравнению двух наиболее популярных алгоритмов бустинга: AdaBoost и градиентного бустинга в задаче классификации научных статей по рубрикам первого уровня УДК. Главное различие этих алгоритмов заключается в методе коррекции весовых коэффициентов и параметров базовых моделей, входящих в их состав. Додано в НРАТ 2025-05-12 Закрити