Зміст
3 відносини: XGBoost, Послідовна мінімальна оптимізація, Метод опорних векторів.
XGBoost
XGBoost (від eXtreme Gradient Boosting, екстремальне градієнтне підсилювання) — це програмна бібліотека з відкритим кодом, яка пропонує систему для C++, Java, Python, R та.
Переглянути LIBSVM і XGBoost
Послідовна мінімальна оптимізація
Послідо́вна мініма́льна оптиміза́ція (ПМО, sequential minimal optimization, SMO) — це алгоритм розв'язання задачі квадратичного програмування (КП), яка постає при тренуванні опорно-векторних машин (ОВМ, support vector machines, SVM).
Переглянути LIBSVM і Послідовна мінімальна оптимізація
Метод опорних векторів
В машинному навчанні ме́тод опо́рних векторі́в (метод опорных векторов) — це метод аналізу даних для класифікації та регресійного аналізу за допомогою моделей з керованим навчанням з пов'язаними алгоритмами навчання, які називаються опо́рно-ве́кторними маши́нами (ОВМ, support vector machines, SVM, також опо́рно-ве́кторними мере́жами, support vector networks).
Переглянути LIBSVM і Метод опорних векторів