Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente

En este trabajo proponemos utilizar una función de costo con términos de regularización dependientes de la estructura del grafo combinándola con el modelo de árboles optimizados por el gradiente (XGB+SSL). De esta forma, logramos adaptar el modelo de XGB a escenarios semi-supervisados. Además, mostr...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Albanese, Francisco, Feuerstein, Esteban, Lombardi, Leandro
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2019
Materias:	Ciencias Informáticas Aprendizaje automático Grafos Aprendizaje semi supervisado Términos de regularización
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/87802
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En este trabajo proponemos utilizar una función de costo con términos de regularización dependientes de la estructura del grafo combinándola con el modelo de árboles optimizados por el gradiente (XGB+SSL). De esta forma, logramos adaptar el modelo de XGB a escenarios semi-supervisados. Además, mostramos que nuestra implementación supera
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Regularización a partir de grafos en modelos potenciados por el gradiente

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