Tipos de gradientes de color

El refuerzo de gradiente es una técnica de aprendizaje automático utilizada en tareas de regresión y clasificación, entre otras. Cuando un árbol de decisión es el aprendiz débil, el algoritmo resultante se denomina árboles potenciados por gradiente, y suele superar a los bosques aleatorios.[1][2][3] Un modelo de árboles potenciados por gradiente se construye por etapas, como en otros métodos de refuerzo, pero generaliza los otros métodos al permitir la optimización de una función de pérdida diferenciable arbitraria.

La idea del refuerzo de gradiente se originó en la observación de Leo Breiman de que el refuerzo puede interpretarse como un algoritmo de optimización sobre una función de coste adecuada[4]. Posteriormente, Jerome H. Friedman desarrolló algoritmos explícitos de refuerzo de gradiente de regresión,[5][6] simultáneamente con la perspectiva más general de refuerzo de gradiente funcional de Llew Mason, Jonathan Baxter, Peter Bartlett y Marcus Frean[7][8].

Pendiente máxima de las carreteras de montaña

La pendiente dominante es la máxima pendiente a la que puede llegar la vía en un tramo determinado. Depende de la carga del tren y de la potencia adicional de la locomotora. Los gradientes reglamentarios adoptados:

Los gradientes más pronunciados que el gradiente dominante y en los que se aprovecha la ventaja del impulso se conocen como gradientes de impulso. Un tren adquiere impulso cuando se mueve en un gradiente descendente y este impulso puede ser utilizado para el gradiente ascendente. Un tren que desciende por una pendiente gana suficiente impulso. Este impulso proporciona energía cinética adicional al tren en movimiento, lo que le ayuda a subir un gradiente más pronunciado que el gradiente dominante durante una determinada longitud de la vía. Este gradiente ascendente se denomina gradiente de impulso. En este tipo de gradientes, no se proporcionan señales para detener el tren.

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La pendiente de empuje es la pendiente en la que se necesita un motor adicional para empujar el tren. Estos gradientes son más pronunciados que los gradientes de empuje y se proporcionan en ciertos lugares de las montañas para evitar cortes pesados o para reducir la longitud de la vía. En los Ghats occidentales con vía B.G. se prevé una pendiente de empuje de 1 en 37. En el ferrocarril de Darjeeling, con vía N.G., se prevé una pendiente de regulación de 1 en 25.

Gradiente límite

Los algoritmos de aprendizaje automático requieren algo más que el ajuste de modelos y la realización de predicciones para mejorar la precisión. La mayoría de los modelos ganadores en la industria o en las competiciones han utilizado técnicas de ensamblaje o de ingeniería de características para mejorar su rendimiento. Existen múltiples métodos de ensemble que han demostrado aumentar la precisión cuando se utilizan con algoritmos avanzados de aprendizaje automático. Uno de estos métodos es el Gradient Boosting. Mientras que el Gradient Boosting se discute a menudo como si fuera una caja negra, en este artículo desvelaremos los secretos del Gradient Boosting paso a paso, de forma intuitiva y extensa, para que puedas entender realmente cómo funciona.En este artículo cubriremos los siguientes temas:

test.set_index(“PassengerId”, inplace=True)Generamos el conjunto de destino de entrenamiento y el conjunto de entrada de entrenamiento y comprobamos la forma. Todas las variables, excepto la columna “Survived”, se convierten en variables de entrada o características, y la columna “Survived” se convierte en nuestra variable objetivo, ya que intentamos predecir, basándonos en la información de los pasajeros, si el pasajero ha sobrevivido o no.Unimos el conjunto de datos de entrenamiento y de prueba para obtener los datos de entrenamiento_pruebaettrain_test = train.append(test)El siguiente paso sería preprocesar los datos antes de introducirlos en nuestro modelo.Hacemos el siguiente preprocesamiento:# eliminamos las columnas que no se utilizan como características para el entrenamiento y la predicción

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Pendiente mínima en carretera

Los degradados radiales funcionan desde el punto central hasta el borde exterior de una función de Efectos de lente, cambiando el color o el brillo en una línea recta de izquierda a derecha a medida que se recorre la barra de degradado. El borde izquierdo del degradado se alinea con el centro del efecto y el borde derecho se alinea con el borde exterior del efecto.

Cambia los colores de forma circular, trabajando en el sentido de las agujas del reloj alrededor de un efecto de lente. Si marcas Norte, Este, Sur y Oeste en un círculo, estos puntos representan las marcas de 0%, 25%, 50% y 75% del gradiente.

Define los colores utilizados para un efecto. Esto se basa en el sistema de color RGB, pero también puede establecerse con HSV. Dentro de cada conjunto de controles de gradiente, hay un gradiente de Color Radial y Circular. El Color Radial trabaja con el Color Circular para producir el color general del elemento de Efectos de Lente.

Varía la visibilidad de las partes del efecto. Los gradientes de transparencia sólo hacen uso de los valores de brillo (o luminancia), que son esencialmente valores de la escala de grises. Esta rampa de valores de negro a blanco le proporciona 256 niveles de transparencia para sus efectos. Al igual que los gradientes de Color, ambos gradientes de Transparencia están unidos para generar la visibilidad general del efecto. Vea las opciones de degradado.