머신러닝 - 16. NGBoost (데이터 파수꾼 Baek Kyun Shin) 앤드류 응 교수가 속해있는 스탠퍼드 ML Group에서 최근 새
Machine Learning/algorithm 2020. 1. 13. 12:06머신러닝 - 16. NGBoost (데이터 파수꾼 Baek Kyun Shin)
앤드류 응 교수가 속해있는 스탠퍼드 ML Group에서 최근 새로운 부스팅 알고리즘을 발표했습니다. 머신러닝의 대가인 앤드류 응 교수의 연구소에서 발표한 것이라 더 신기하고 관심이 갔습니다. 2019년 10월 9일에 발표한 것으로 따끈따끈한 신작입니다. 이름은 NGBoost(Natural Gradient Boost)입니다. Natural Gradient이기 때문에 NGBoost지만 Andrew Ng의 NG를 따서 좀 노린 것 같기도 하네요.. 엔쥐부스트라 읽어야 하지만 많은 혹자들이 앤드류 응 교수의 이름을 따서 응부스트라 읽을 것 같기도 합니다.
어쨌든 다시 본론으로 넘어가면, 지금까지 부스팅 알고리즘은 XGBoost와 LightGBM이 주름잡았습니다. 캐글의 많은 Top Ranker들이 XGBoost와 LightGBM으로 좋은 성적을 내고 있습니다. NGBoost도 그와 비슷한 명성을 갖게 될지는 차차 지켜봐야겠죠.
* 출처 : https://bkshin.tistory.com/m/entry/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-16-NGBoost
'Machine Learning > algorithm' 카테고리의 다른 글
| Having an unbalanced dataset is not an uncommon problem in real world. Intereste (0) | 2020.10.07 |
|---|---|
| [Silhouette coefficient] Clustering metrics better than the elbow-method (0) | 2020.05.13 |
| XGBoost: An Intuitive Explanation Ashutosh Nayak : https://towardsdatascience.c (0) | 2019.12.23 |
| 리그레션 종류 (0) | 2019.11.11 |
| 베이즈 정리(Bayes Theorem)라고 알려진 사후확률 (posterior probability)에 관한 몇가지 수학을 논의할 것입니다 (0) | 2017.10.12 |
