감독 학습

Question

질문은 감지기의 출력 확률을 결합하는 것입니다. 각 탐지기 d_i는 나에게 장면에서 개체 존재 확률 p_i를 제공합니다. 필자는 분류 된 데이터 세트를 가지고 있으며 (더 정확한) 글로벌 탐지기를 얻기 위해 탐지기의 가중치 조합을 배우고 싶습니다.

이러한 문제에 대해 어떤 알고리즘을 사용할 수 있습니까? 다른 방법을 비교하고 싶습니다. 첫 번째 단계로 가중치는 학습 된 값으로 고정 될 수 있습니다. 그렇다면 예를 들어 시간 문맥에 따라 그것들을 적응시키는 것이 좋을 것입니다.

아이디어에 감사드립니다.

Answer 1

시작하기 좋은 곳은 데이터 세트에 비해 상대적인 성능을 기준으로 감지기의 가중치를 개발하는 weighted majority algorithm입니다. 이 알고리즘의 변형이 있으며, 그 중 일부는 시간이 지남에 따라 표류하는 표적을 처리 할 수 ​​있습니다.

감지기가 동일한 매개 변수를 사용하는 동일한 모델의 모든 인스턴스 인 경우 다양한 ensemble learning 알고리즘을 살펴볼 수도 있지만 관심 기반이 기반의 상대적인 성능을 비교하는 데 더 적합하지 않을 수도 있습니다 알고리즘.