data_mining:gradient_boosting

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   * Optimiert Accuracy (bzgl. Risikofunktion).   * Optimiert Accuracy (bzgl. Risikofunktion).
  
 +Schätzproblem
 +
 +Schätzung von $f^* := \argmin_{f(.)} E[p(Y,f(X))]$ mit $p$ als differenzierbare Loss-Funktion bzgl. einer Vorhersagefunktion $f(X)$.
 +
 +Beispielhafte Loss-Funktion: Quadrierter Fehler in Gauß'scher Regression $p=(Y-f(X))^2$
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  • Last modified: 2017/07/19 20:34
  • by phreazer