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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: APRENDIZADO EM DOIS ESTÁGIOS PARA MÉTODOS DE COMITÉ DE ÁRVORES DE DECISÃO Autor: ALEXANDRE WERNECK ANDREZA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCUS VINICIUS SOLEDADE POGGI DE ARAGAO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 50394
Catalogação: 23/11/2020 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50394@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50394@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50394
Resumo:
Título: APRENDIZADO EM DOIS ESTÁGIOS PARA MÉTODOS DE COMITÉ DE ÁRVORES DE DECISÃO Autor: ALEXANDRE WERNECK ANDREZA
Nº do Conteudo: 50394
Catalogação: 23/11/2020 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50394@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50394@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50394
Resumo:
Tree ensemble methods são reconhecidamente métodos de sucesso em problemas de aprendizado supervisionado, bem como são comumente descritos como métodos resistentes ao overfitting. A proposta deste trabalho é investigar essa característica a partir de modelos que extrapolem essa resistência. Ao prever uma instância de exemplo, os métodos de conjuntos são capazes de identificar a folha onde essa instância ocorre em cada uma das árvores. Nosso método então procura identificar uma nova função sobre todas as folhas deste conjunto, minimizando uma função de perda no conjunto de treino. Uma das maneiras de definir conceitualmente essa proposta é interpretar nosso modelo como um gerador automático de features ou um otimizador de predição.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
