ترجمه فارسی مقاله پیش بینی گروه از طریق انباشت وابسته به همبستگی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Ensemble Prediction via Covariate-dependent Stacking
عنوان مقاله به فارسی پیش بینی گروه از طریق انباشت وابسته به همبستگی
نویسندگان Tomoya Wakayama, Shonosuke Sugasawa
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 32
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Methodology,Machine Learning,روش شناسی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 27 August, 2024; v1 submitted 19 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 32 pages
توضیحات به فارسی ارسال شده در 27 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 19 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: 32 صفحه
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

This study proposes a novel approach to ensemble prediction, called ``covariate-dependent stacking'' (CDST). Unlike traditional stacking methods, CDST allows model weights to vary flexibly as a function of covariates, thereby enhancing predictive performance in complex scenarios. We formulate the covariate-dependent weights through combinations of basis functions, estimate them by optimizing cross-validation, and develop an expectation-maximization algorithm, ensuring computational efficiency. To analyze the theoretical properties, we establish an oracle inequality regarding the expected loss to be minimized for estimating model weights. Through comprehensive simulation studies and an application to large-scale land price prediction, we demonstrate that the CDST consistently outperforms conventional model averaging methods, particularly on datasets where some models fail to capture the underlying complexity. Our findings suggest that the CDST is especially valuable for, but not limited to, spatio-temporal prediction problems, offering a powerful tool for researchers and practitioners in various data analysis fields.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

این مطالعه یک رویکرد جدید برای پیش بینی گروه ، به نام "انباشت وابسته به همبستگی" (CDST) ارائه می دهد.بر خلاف روشهای سنتی انباشت ، CDST اجازه می دهد تا وزن مدل به عنوان تابعی از متغیرهای متغیر انعطاف پذیر باشد و از این طریق عملکرد پیش بینی کننده در سناریوهای پیچیده را افزایش می دهد.ما وزن های وابسته به متغیر را از طریق ترکیبی از توابع پایه تدوین می کنیم ، آنها را با بهینه سازی اعتبارسنجی متقابل تخمین می زنیم و یک الگوریتم انتظار حداکثر را توسعه می دهیم و از کارآیی محاسباتی اطمینان می دهیم.برای تجزیه و تحلیل خصوصیات نظری ، ما نابرابری اوراکل را در مورد از دست دادن مورد انتظار برای برآورد وزن مدل به حداقل می رساند.از طریق مطالعات جامع شبیه سازی و کاربردی برای پیش بینی قیمت زمین در مقیاس بزرگ ، ما نشان می دهیم که CDST به طور مداوم از روشهای متوسط ​​مدل معمولی ، به ویژه در مجموعه داده هایی که در آن برخی از مدل ها قادر به ضبط پیچیدگی اساسی نیستند ، بهتر عمل می کند.یافته های ما نشان می دهد که CDST به ویژه برای مشکلات پیش بینی مکانی و مکانی که به آن محدود نمی شود ، بسیار ارزشمند است ، و ابزاری قدرتمند را برای محققان و پزشکان در زمینه های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.