فایل ورد کامل روش های جمعی جهت رگرسیون: یک بررسی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل روش های جمعی جهت رگرسیون: یک بررسی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۷۲ صفحه

۷نتیجه گیری

یادگیری جمعی با روش هایی مرتبط است که چندین مدل را برای پیش بینی انجام می دهد. مزیت اصلی روش های جمعی دقت و استحکام آن در مقایسه با استفاده از مدل منفرد است. برای یادگیری جمعی همانند دیگر موارد تحقیق، روش ها برای رگرسیون و طبقه بندی تا حدی بر مبنای راه حل های متفاوت می باشد. این بویژه برای رویکردهایی درست است که الگوریتم القا را در مرحله ی تولید جمعی و ادغام جمعی دستکاری می کند که به نوع خروجی ای بستگی دارد که می بایست ترکیب شوند.این باعث تعداد قابل توجهی از آثار شده است که باید به صورت مستقل برای رگرسیون انجام شود. با این وجود، علارغم اهمیت رگرسیون، تنها نظرسنجی ها بر یادگیری جمعی که هم برای محققان و هم پژوهشگران موجود است بر طبقه بندی متمرکز است. این مقاله سعی دارد این مشکل را با استفاده از ارائه ی یک بررسی بر یادگیری جمعی برای رگرسیون خطاب کند. با این حال، بر این باوریم که این مقاله می تواند برای زمینه های جمعی در طبقه بندی مفید باشد. علاوه بر روش هایی که مستقل از یادگیری هستند، طبقه بندی ای که برای روش ها پیشنهاد شد نیز برای جمعی کلاسه بندی ها قابل استفاده بود.

عنوان انگلیسی:Ensemble Approaches for Regression: A Survey~~en~~

۷ CONCLUSIONS

Ensemble learning is concerned with methods that combine several models to make predictions. The main advantage of ensemble methods is their accuracy and robustness comparatively to the use of a single model. For ensemble learning, as for other research areas, methods for regression and for classification are based on different solutions, at least partially. This is particularly true in approaches that manipulate the induction algorithm in the ensemble generation phase and in the ensemble integration phase, which depends on the type of output to be combined. This has caused a significant amount of work to be carried out independently on ensembles for regression. However, despite the importance of regression, the only surveys on ensemble learning that are available to both researchers and practitioners focus on classification. This article tries to address this problem by presenting a review of ensemble learning for regression. Nevertheless, we believe that this article can also be useful to the field of ensembles for classification. Besides the methods that are independent of the learning task, the taxonomy that is proposed to organize the methods is also applicable to ensembles of classifiers.

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید مرکز پروژه های دانشجوییرسی

$$en!!