Artwork

Konten disediakan oleh Society of Actuaries (SOA). Semua konten podcast termasuk episode, grafik, dan deskripsi podcast diunggah dan disediakan langsung oleh Society of Actuaries (SOA) atau mitra platform podcast mereka. Jika Anda yakin seseorang menggunakan karya berhak cipta Anda tanpa izin, Anda dapat mengikuti proses yang diuraikan di sini https://id.player.fm/legal.
Player FM - Aplikasi Podcast
Offline dengan aplikasi Player FM !

Emerging Topics Community: Return to Trees, Part 4: Gradient Boosting Machines

26:08
 
Bagikan
 

Manage episode 415704769 series 30328
Konten disediakan oleh Society of Actuaries (SOA). Semua konten podcast termasuk episode, grafik, dan deskripsi podcast diunggah dan disediakan langsung oleh Society of Actuaries (SOA) atau mitra platform podcast mereka. Jika Anda yakin seseorang menggunakan karya berhak cipta Anda tanpa izin, Anda dapat mengikuti proses yang diuraikan di sini https://id.player.fm/legal.

In the final episode of this mini-series, Shea and Anders cover the other common tree-based ensemble model, the Gradient Boosting Machine. Like Random Forests, GBMs make use of a large number of decision trees, but they use a “boosting” approach that cleverly makes use of “weak learners” to incrementally extract information from the data. After an explanation of how GBMs work, we compare them to Random Forests and go over a few examples where they have used GBMs in their own work.

  continue reading

188 episode

Artwork
iconBagikan
 
Manage episode 415704769 series 30328
Konten disediakan oleh Society of Actuaries (SOA). Semua konten podcast termasuk episode, grafik, dan deskripsi podcast diunggah dan disediakan langsung oleh Society of Actuaries (SOA) atau mitra platform podcast mereka. Jika Anda yakin seseorang menggunakan karya berhak cipta Anda tanpa izin, Anda dapat mengikuti proses yang diuraikan di sini https://id.player.fm/legal.

In the final episode of this mini-series, Shea and Anders cover the other common tree-based ensemble model, the Gradient Boosting Machine. Like Random Forests, GBMs make use of a large number of decision trees, but they use a “boosting” approach that cleverly makes use of “weak learners” to incrementally extract information from the data. After an explanation of how GBMs work, we compare them to Random Forests and go over a few examples where they have used GBMs in their own work.

  continue reading

188 episode

Semua episode

×
 
Loading …

Selamat datang di Player FM!

Player FM memindai web untuk mencari podcast berkualitas tinggi untuk Anda nikmati saat ini. Ini adalah aplikasi podcast terbaik dan bekerja untuk Android, iPhone, dan web. Daftar untuk menyinkronkan langganan di seluruh perangkat.

 

Panduan Referensi Cepat