오늘은 작은 저녁 당신에게 이야기를하는 ...
옛날 옛적에 산이 있었다 ...
산, 좌석 학교 ...
학교, 교사, 지도자,뿐만 아니라 사랑스러운 다섯 개 스프라이트 (과학) 여성 (학생).
다섯 명 학생들의 이름은 다음과 같습니다 토끼, Xiaoqing, 경로, 작은 소리, 작은 저녁 . 그들의 목표는 대학 입학했다 칭화 대학, 칭화 대학, 칭화 대학, 칭화 대학, 절강 대학 . 그러나 관계없이 대상의 부모의 박해에서 :
선 후 절강 대학 가정 1. 아니라 라인 칭화 대학, 거기에 절강 대학 이상. (나는 매우 슬픈 것 칭화 대학 학생들을 테스트 할 것)
칭화 선 후, 다음은 청화 대학에 있어야하는 경우 가정 2. 목표는 절강 대학의 경우에도보고되지 않습니다. (절강 대학의 학생들은 너무 슬퍼 테스트하고 싶었)
그런 다음 목표를 훈련 교사는 자신의 목표 심장에 도달하는 청화 대학의 모든 학생들을 허용하지만, 모든 학생을하지 않습니다! 절강 대학 학생들은, 당신이 그렇게 칭화 대학에, 너무 높게받을 수 없어 가고 싶어. 나는 절강 대학교에 방지하기 위해 충분히 높은을 테스트, 칭화 대학 학생들에 가고 싶다.
1. 교사는 그가 교사가 에너지의 100 개 부품 매일이 같은 매일 에너지 분포 일정을 개발하는 것이 매우 이상했다, 그는 에너지의 각 학생 분포를 제공 할 것입니다. 그는 학생들과 익숙하지 않은, 그는이 다섯 명 학생들에게 에너지의 분포를 평균하기 때문에 학교의 첫날은 에너지 인당 20 개 복사본을 얻을 수 있습니다.
2. 클래스 낮에는 교사와 어떻게? 그는 오늘날의 문화와 에너지 분포 계획 노력 많은 학생들에 초점을 맞출 것이다. 이 날 그는 퀴즈를 드릴 것입니다 여러 번 클래스, 각 클래스 그것의 끝을 말할 것입니다. 그리고 시험 후 각 학생의 성적표에 따라, 시험은 평가하는 것입니다 성공률을 .
2. 단, 아, 어떻게 실패이 테스트를 측정하는 방법? 오는에 초점이 교사는 훌륭합니다! 그는 주로 볼 수 오늘날의 학생들의 초점은 학교의 목표에 입학 할 수 있습니다! 예를 들어, 오늘 100 부, 작은 저녁 92 개 지역에서 교사의 노력은 나머지 8은 다른 네 토끼 사람들 사이에 균등하게 분배. 음! 오늘! 만큼 작은 저녁 (즉, 단지 절강 대학에 입학)의 슈팅이 골대를 달성하기 위해, 다음 네 개의 다른 사람들이 자신의 목표를 달성하지 않습니다 모든 권리 (∇)이며, 다음 성공률은 92 %였다 테스트합니다. 시험 대상 (즉, 실수로 청화 대학에 입학) 중소 사이에 도달하지 않은 경우에, 네 개의 다른 목표에 도달했습니다 (즉, 청화 대학에 입학), 시험의 8 %의 성공률을 믿고! (나는 ... 사람이 교사가 지체되지 말을 듣는 것 같다)
2. 그리고, 불공평 시험 결과는 선택한 테스트 오늘날 가장 성공적인 게임 위에 말하는 평가 기준에 따라! 그런 다음 최종 시험으로이 시험은 오늘 결과, 완전히 오늘 다른 시험을 무시했다. 그리고이 시험 시험 서류 및 성공률 하룻밤 상사에게보고.
3. 상사는 밤 올빼미이며, 법이 공정하게 사람들이 검토를하지 않습니다 적용합니다. 그는 오늘날 교사에 의해 제출 된 시험 결과의 성공률에 따라, 전 내일 올 것이다 그래서하는 수 있도록 시험 논문의 시험에주는 점수를 . 미래는이 시험 용지로 올 때,이 플레이 포인트를 참조하십시오 시험은 골드 친구의 얼마나 많은 양을 알 수 있습니다.
4. 교사는 시험 점수의 뛰어난 플레이로 밤을 기다리고, 잠을 못 잤다. 높은 수준의 점수 싸움을하면, 교사는 빨리 갔다 점수 와 오늘날의 에너지 분포 일정을 개발하는 미래의 에너지 분포 일정을 .
4. 방법을 개발? 뛰어난 플레이 점수 우수한 0을 칠 경우, 그것은 일정을 변경하지 않는 의미, 에너지 분포 일정의 변화의 크기를 결정합니다. 더 높은 점수는 큰 변화 내일의 일정을 재생합니다. 그래서 방법을 변경하려면? 이 때, 교사가 마지막으로 선생님이 오늘 노력 학생들이 시험을 줄이는 목표를 달성 할 모든 학생들을 고려하기 시작했다 (예 : 신체 사이의 작은 에너지의 현재 할당 된 92 일부로, 작은 저녁은 높은 점수에 따라, 목표에 도달 내일 작은 에너지 이브 그래서 에너지의 분포는, 내일 20 % 감소 할 일시적으로 92 * (1-0.2가)로 기록. 73.6 =), 학생들의 에너지 분포는 오늘날과 같은 오늘날의 시험 증가 (의 목표에 도달하지 않았다 에너지 내일 토끼 일시적 2 * (1 + 0.2) = 2.4로 지칭되도록 2 부 분할 토끼 에너지 체는 다음 높은 점수에 따라, 장래의 에너지 분포가 20 %로 증가한다.).
4. 그리고 내일의 에너지를 찾기 위해 소모 고려하고 각 학생은 100으로 동일하지 않고, 그 에너지를 보장하기를 정상화하는 100의 합계입니다 있습니다.
5. 그럼, 내일은 새로운 날이다. . . 에너지 분포의 일정 변경뿐만 아니라, 다른 하나는 전체 프로세스가 반복 영향을 미치지 않았다.
5. 그래서, 많은, 많은 일 후. . .
6 시 종료?
6. 그것은 각 시험 당일의 높은 점수를 기반으로는 (가중 시험 결과는 더 높은 검사를 위해 낮은 점수, 심사 결과는 덜 중요하다 즉, 전날의 친구의 시험 결과에서 각 학생을 축적하기 위해 더 높은위한 고득점 시험, 시험 결과)는 매우 중요하다
6. 하루 한 경우, 누적 당 학생 시험 결과, 응 발견? 모든 학생들 누적 테스트 결과는 모든 목표에 도달! ! ! 즉 최대 추가 한 후,하고 모든 학생들이 학교 목표에 입원 발견! ! ! 글쎄, 당신은 ~ 엉망 졸업으로
7. 이 때, 학생들은 그녀는 선생님, 질문, 리틀 좋은라고하는 어떤 시험 목표를 통해 실행 "교사 선생님, 당신은, 내가 절강 대학에서 것이다 칭화하거나 말을?"
7. 당신은, 교사가 :. "당신이 다시 모든 것을 할 논문의 더미로 이동, 매우 간단합니다, 이것은 우리의 과거 시험 서류이며, 여러분 모두 완료 한 후 다음, 나는 이전의 점수에 따라 높은 수준의 당신에게 각 시험 용지의 금 함량을 줄 것이다 그것을 축적, 최종 시험 결과를 얻을 수 있습니다. 마지막 테스트 결과 당신의 미래 회의의 학교 대신. "
예, 위의 과정은 에이다 부스트 알고리즘 기계 학습 / 분류입니다. 교육 과정과 에이다 부스트 분류 과정을 포함.
에이다 부스트 알고리즘은 일반적인 통합 된 기계 학습이다, 생각을 밀어 구체적인 실현이다. 트레이닝 및 분류 중량 판단 결과에 많은 약한 분류 기준을 결합하여.
어떻게이 에이다 부스트 알고리즘으로 설정 위의 이야기? 교체하려면 다음 개념을 완료 :
다음은 매핑 알고리즘 엔티티 (변수)입니다
- 각 학생이 목표를 가지고 -> 훈련 샘플 x_train
- 시험 목적이없는 학생들은 -> 분류 샘플 x_test 할 수
- 칭화 대학, 절강 -> 두 가지 범주가 C0이 작업, C1
- 일일 에너지 분포 일정 -> 샘플 가중치 벡터 D의 각 반복
- 시험 논문의 선택 매일 가장 높은 성공률은 -> 각 반복은 약한 분류를 생산
- 교사가 각 시험의 성공률을 계산 -> 가중 오류율 훈련 세트
- 각각의 히트 점수에 더 높은 수준의 시험 서류 -> 각 약한 분류기 무게 α의 의사 결정 능력
번호> 약한 분류 - - 경과 일 수
다음은 (전체 시퀀스 번호의 전면에 대응하는 층의 각각의 세그먼트)와 매핑 알고리즘 프로세스이며
초기화> D의 샘플 가중치 벡터 - 1. 각 학생에 대한 학교의 첫날, 에너지 평균 할당 -
- 2. 매일의 가르침, 퀴즈, 시험 프로세스의 가장 높은 성공률을 선택 -> 약한 분류 훈련의 반복 프로세스의 현재 라운드
- 시험 서류 채점 과정 3. 상사는 -> 약한 분류 체중 α의 현재의 의사 결정 능력을 계산
- 4. 미래의 에너지 분포 일정을 만드는 교사는 -> D 샘플 가중치 벡터는 다음 반복 계산시
- 일 5. 낮에는 마지막에 -> 반복 위의 2-4 단계를 반복합니다.
-> 에이다 부스트 모델 수렴 훈련을 완료 - 6. 모든 누적 테스트 결과는 자신의 목표를 달성하기 위해 모든 학생들이었다.
- 7. 목표는 좋은 학교를 예측하기 위해 작은 않았다 -> 훈련 에이다 부스트 분류 예측 범주를 사용하여 분류 샘플합니다.
나는이 이야기가 잘못되지 않습니다 작은 저녁을 작성하는 의견,의 에이다 부스트 쓰기 코드를 들었다 ...
마지막으로, 전화로이 글을 모방하지 않는 컴퓨터 / 아이 패드 / 프로젝터 화면의 학생의 교사 / 전면 함께
(∇)
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