ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ МЕТОДА ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА СО СЛУЧАЙНЫМИ ПОВОРОТАМИ
https://doi.org/10.21686/2500-3925-2016-4-22-26
Аннотация
Об авторе
Виктор Владимирович КитовРоссия
к.ф.-м. н., математик 1-й категории;
доцент;
доцент
Список литературы
1. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. 2-ое изд. – Stanford, USA: Springer, 2009.
2. Abbott D. Why ensembles win data mining competitions. // Predictive Analytics Centre of Excellence Tech Talks, University of California, San Diego. http://pace.sdsc.edu/sites/pace/files/PACE_Abbott_WhyModelEnsemblesWinDataMiningCompetitions_20121114.pdf / 2012.
3. Китов В.В. Практические аспекты машинного обучения. // Открытые системы. СУБД. №1 / 2016. c. 14–17.
4. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. https://arxiv.org/abs/1603.02754. DOI: 10.1145/2939672.2939785.
5. Blaser R., Fryzlewicz P. Random Rotation Ensembles // Journal of Machine Learning Research №17 / 2016. c. 1–26.
6. Ozols M. How to generate a random unitary matrix. http://home.lu.lv/~sd20008/papers/essays/Random%20unitary%20[paper].pdf / 2009.
Рецензия
Для цитирования:
Китов В.В. ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ МЕТОДА ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА СО СЛУЧАЙНЫМИ ПОВОРОТАМИ. Статистика и Экономика. 2016;(4):22-26. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2016-4-22-26
For citation:
Kitov V.V. ACCURACY ANALYSIS OF THE GRADIENT BOOSTING METHOD WITH RANDOM ROTATIONS. Statistics and Economics. 2016;(4):22-26. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2016-4-22-26