Metodin todisteiden tietue
Bagging
Bagging, short for Bootstrap Aggregating, is an ensemble meta-algorithm introduced by Leo Breiman in 1996 that trains multiple copies of a base learner on independently drawn bootstrap samples of the training data and combines their predictions — by averaging for regression or majority vote for classification — to produce a final predictor with substantially lower variance than any single base learner.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
Bagging (Bootstrap Aggregating)
Taksonominen metoditietue · ml-model / machine-learning
- Breiman, L. (1996). Bagging Predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. · DOI 10.1007/BF00058655
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 8.7). Springer. · ISBN 978-0-387-84857-0
- James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 8.2). Springer. · ISBN 978-1-4614-7138-7
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Ei vielä kuratoituja väitteitä
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.