Jubost Herramienta fácil de usar y modificar para aumentar la clasificación
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Jubost Clasificación y resumen

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Boosting Clasificación Boosting algoritmo Java Boost aumentar impulsar clasificación

Jubost Descripción

Herramienta fácil de usar y modificar para aumentar la clasificación JBOOST incluye algoritmos de vanguardia y pueden ser utilizados por los investigadores para implementar rápidamente nuevos algoritmos de impulsamiento. Las novicias de aprendizaje de la máquina pueden aprender y utilizar rápidamente el poder de aumentar porque JBOOST también incluye un conjunto de scripts fáciles de usar. Aquí hay algunas características clave de "JBOOST": · Múltiples algoritmos de impulsamiento. ¡JBOOST puede utilizar el poder de AdaboOST, explota las propiedades resistentes al ruido del costo marrón o asimétrico de NormalBoost (¡pronto vendrá!). · Visualización. Los métodos de refuerzo originales se centraron en combinar muchos árboles de decisión, lo que hace que el clasificador final final tenga millones de nodos. Los adtenes tienen el mismo poder expresivo, al tiempo que contienen órdenes de magnitud menos nodos. Esto lleva a clasificadores robustos que son fácilmente comprensibles y humanos editables. · Multi-etiqueta. Muchos problemas exigen que cada ejemplo se pueda clasificar de varias maneras. Por ejemplo, una película puede ser "romántica" y una "comedia". · Multi-clase. Muchos algoritmos de clasificación (incluidos Adaboost) fueron diseñados originalmente para clasificar dos clases (por ejemplo, es el automóvil "roto" o "no roto"). JBOOST puede clasificar un número arbitrario de clases. Requisitos: · Java ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Se implementa Robustboost · Mejora el visualizador de puntuación. · Brownboost desaprobado, Yadaboost. · Reemplazo de envoltura multiclase en JBOOST con un guión de Python

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