Machine Learning Algorithm: TE Method, Assignments of Algorithms and Programming

An overview of the te (temporal ensembling) machine learning algorithm. Te is a type of ensemble learning method that combines the predictions of multiple models to improve accuracy. The te algorithm's process, including the use of exponential smoothing and the benefits of this method. It also includes examples of how te can be applied to time series forecasting.

Typology: Assignments

Pre 2010

Uploaded on 02/13/2009

koofers-user-psq
koofers-user-psq 🇺🇸

5

(2)

10 documents

1 / 2

Toggle sidebar

This page cannot be seen from the preview

Don't miss anything!

bg1
 !"#$&%(')
*,+.-0/2143 5(6$687
9;:8<>=@?BADCE=GFH?JI KML;N.OJPRQEST>LMUWVT;S
XY C[ZHI \]^_^a`cb;d
ef8F:8ZHI gB`Jh@ij`JkEhEl
monprqts
I uGvrwyxrzcu|{~}2c@}w0[
XY C[ZFHAD?B<EI o"]k|yyri|hEhBr
Z
p
Cyf
q
:D<;<
q
<;=
p
:=[IoPR;VT;S\McQES
M¡
TE.\M]"^¢^`cb;ly^M£r¤¥T;¦§_gEdEk@idEdbEby£T;¡QEPR¦§~¨;V0cQESc0©
>ª
N«¤QE¬(N«T;c
M¡
T\®[L
ª
.¯°M±ao] byyyrik|yyr
H²!M)³.M%µ´
·¹¸»º.¼½
+¾-J/2¿ÁÀÂ
byNÃKMT
ª
PÄ[ST
Å
PÄT;SJ¤QE¦ÄE®ELPĤVc
ª¢Æ
®EL¤VT
Æ
®[¦Ç¦Ä®GÈ"PÇScL®EÉr¦ÄT;
ª
Ê
bGË¢[PÄÌET;SQÍcSccPRLT
¤¥T;ÎELQyrVÐÏ£c¤¥T
ª
¤"P
Æ
ÏÑP
ª
Qͤ¥LT>TEÒ
Ê
k[Ë[PÄÌET;SÓQÐcS0È_T;PÄ[VJ¤¥T;QESccSccPRLT
¤¥T;»ELQyHVÓϬ£4QESrQÐÌET>L¤¥TÔ¨ÓÕÎPÇSϬ£
®[r¤¥TÖ¤VcTcP
ª
¤QES
T
Æ
L®[Ø×¡¤¥®ÍT>ÌET>LÙήE¤VT>LÌET>L¤¥TÔ¨PRSϬN
k|N Úc²®
ª
TÈ_T°VrQ;ÌET»ÛÜ²®[PRS0¤
ª
PÇSݤVcTÞkyKßET>®[T>¤¥LàP
r¦RQESTEN ±ÞTÞLT>[QyL
¤VT;áQ
ª
QÅÈ_T;PÄ[V0¤¥T;ELQyrV»Ï ®
Æ
ÛÌET>L¤P
T
ª
NÖVcTÈ_T;PÄ[VJ¤o®
Æ
QEST;ETɲT>¤2È_T>T;S
¤2È_®®[PÇSJ¤
ª
P
ª
T>ârST;¤¥®ɲT¬¤VT¬ET>®[T>¤¥LP
cP
ª
¤QES
TÁɲT>¤ȾT>T;S¤VT¤2È_®Î²®[PRSJ¤
ª
N
STÎÈ_QGÙ¤¥®
®[S
ª
¤¥L
¤ÍQ°E®|®|Ó¤¥LàQ;ÌET;¦RPRSc
ª
QE¦ÄT
ª
ÍQESÓ¤¥®[L
Æ
®EL¤VTÎÛ²®[PRSJ¤
ª
PRS
¤VTkyKáET>®[T>¤¥LP
H¦RQESTP
ª
Q
ªÆ
®[¦R¦Ä®GÈ
ª
Ê
bGË
®[S
ª
¤¥L
¤ÍQÞ¡PRScPR¬c
ª
rQEScScPÇS
¤¥LT>Täã
Æ
®EL¡¤VcTäELQyrVÝÏÒ
Ê
k[Ë
Æ
L®[åãÁ£
®[S
ª
¤¥L
¤¡Q»¤¥LQ;ÌET;¦RPÇS
ª
QE¦ÄT
ª
ÍQES椥®[L
È"V®
ª
T¦ÄT;SE¤V°P
ª
S®E¤ç¦RQyLET>LM¤VrQES°¤2È"P
T®
Æ
¤VTÈ"PÄT>[V0¤M®
Æ
ãNKMT>ÌET;¦Ä®EèQΦRPRScT;QyL
¤PRT¡QE¦ÄE®ELàPĤVcé¤VcQy¤
Æ
®ELQä[PÄÌET;SèÍPÇScPR¬c
ª
rQEScScPÇSΤ¥LT>T
®[S
ª
¤¥Là
¤
ªª
VèQ
¤¥LQ;ÌET;¦RPÇS
ª
QE¦RT
ª
ÍQES䤥®[cL;N
Ê
\MPRS0¤
ª
Ê
bGËWQͤ¥LàQ;ÌET;¦RPRSc
ª
QE¦ÄT
ª
¡QES䤥®[LMP
ª
[PÄÌET;SÐQ
ª
Q
T>LàÁ¤Qy¤PR®[S®
Æ
¤VT¾ÛÅ²®[PRSJ¤
ª
Ò
Ê
k[Ë8
ª
T_Koê4ÚÒ
Ê
[ËDS®E¤¥T¢¤VcQy¤~¤VcP
ª
ELQyrVÏ
ª
Qy¤P
ª
âcT
ª
¤VTëtìàí§îyï0ð[ñÄò¡íóïòô;õîEñöítët÷y£$¤VcQy¤çP
ª
£
Æ
®ELÖQESJÙФVLT>TÌET>L¤P
T
ªçø
£(×r£$QEScùµPRS°Ï£$ȾT
VcQ;ÌETÁù"ú>û
ø8ü
×[ý~þæù"ú>û
ø8ü
ù"ýùúÔû ù
ü
×[ýjNWËàN
|N ÿS î

î

àò>ï


ÍîEë

Jíóï0ðPRSÞQÐcSccPÄLT
¤¥T;°ELQyrVÏ P
ª
QHQyL¤PĤPÄ®[SÞ®
Æ
¤VT
T;ET
ª
PRS ÏáPÇSJ¤¥®ÞrQEPRL
ª
£
ª
Væ¤VcQy¤ÍP
Æ
¤2È_®»T;ET
ª

QESc

QyLTrQEPÄLT;(£.¤VT;S
QESc
ª
VcQyLTQ
®[Í®[SÓT;Sr²®[PRSJ¤>N»ÿ

Íî


õ

î

î

àò>ï


ÍîEë

Jíóï0ðäP
ª
QES
b
pf2

Partial preview of the text

Download Machine Learning Algorithm: TE Method and more Assignments Algorithms and Programming in PDF only on Docsity!

9 ;:8<>=@?BADCE=GFH?JI KML;N.OJPRQES T>LMUWV T;S

XY C[ZHI \ ] ^_^acb;d ef8F:8ZHI gBJh@ijJkEhEl monprqts I uGvrwyxrzcu|{~}2c€@ƒ‚ }„w0 [‚ XY (^) C[Z‡†ˆFHAD?B<EI ‰ Šo‰"]‹k|ŒŽyyr‘i’|ŒŽhEhBr‘ “ Z p Cyf q:D”–•—<;< q<;= p :=[I™˜oPRš ›;V T;Sœ\MšcQES  žMŸ¡ (^) TEŒ.\M]"^¢^cb;ly^M£r¤¥T;¦§Œ_gEdEk@i’dEdƒbEby£T;‘¡QEPR¦§Œ~¨ƒ›;V0šcQESc0© >ª (^) N«¤QE‘¬š(N«T;cš žMŸ¡ T\ ®[š LªŒ.¯°ŠM±aŠo‰ ] byŒŽyyr‘i’k|ŒŽyyr‘

H²!M)³.M%μ´ ¶ ·¹¸»º.¼–½ (^) +¾-J/2¿ÁÀÂ

byNÃKMT ªPĝ[SœT ŸÅ^ PÄT;SJ¤ QE¦ÄE®ELPĤVc‘ ª¢Æ^ ®EL ¤V T Æ®[¦Ç¦Ä®GÈ"PÇS cL®EÉr¦ÄT;‘ ªŒ ÊbGË¢[PÄÌET;SˆQ͚cSccPRLT ¤¥T;ΝELQyrVÐÏ£c¤¥T ª¤"P Æ ÏÑP ª Qͤ¥LT>TEÒ Êk[˝[PÄÌET;SÓQКcS0È_T;Pĝ[VJ¤¥T;–QESc–šcSccPRLT ¤¥T;»ELQyHVÓϬ£4QESrQÐÌET>L¤¥TÔ¨ÓÕÎPÇS–Ϭ£ ®[‘r𠤥TÖ¤VcTcP ª¤QES T ÆL®[‘Ø×¡¤¥®ÍT>ÌET>LÙήE¤V T>L ÌET>L¤¥TÔ¨ˆPRSˆÏ¬N

k|N ڃš c²® ªT‡È_T°VrQ;ÌET»Ûܐ²®[PRS0¤ ª PÇSݤVcTÞkyKߝET>®[‘T>¤¥LàP r¦RQES TEN ±ÞTÞLT>[QyL ¤V T;‘áQ ª QÅÈ_T;Pĝ[V0¤¥T;‡ELQyrV»Ï ® Æ Û–ÌET>L¤P TªN։ VcTÈT;Pĝ[VJ¤o® Æ QES‡T; ETɲT>¤2ÈT>T;S ¤2È®œ®[PÇSJ¤ ª Pª T>ârS T;ˆ¤¥®—ɲT¬¤V T¬ET>®[‘T>¤¥LP cP ª¤QES TÁɲT>¤’ȾT>T;S‡¤V T¤2Ȯΐ²®[PRSJ¤ ªN ž S TÎÈ_QGÙ¤¥® ®[S ª¤¥Lš ¤ÍQ°E®|®|Ó¤¥LàQ;ÌET;¦RPRSc ªQE¦ÄT ª‘ÍQESÓ¤¥®[š L Æ®EL¤V TÎې²®[PRSJ¤ ª PRS ¤V TˆkyKáET>®[‘T>¤¥LP H¦RQES TœP ª QªÆ ®[¦R¦Ä®GÈ ªŒ ÊbGË ®[S ª¤¥Lš ¤ÍQޑ¡PRScPR‘¬šc‘ ªrQEScScPÇS  ¤¥LT>Täã Æ®EL¡¤VcTäELQyrVÝÏÒ Êk[Ë ÆL®[‘åãÁ£ ®[S ª¤¥L𠤡Q»¤¥LQ;ÌET;¦RPÇS  ªQE¦ÄT ª‘ÍQES椥®[š L È"V ®ªT¦ÄT;S E¤V°P ª S ®E¤ç¦RQyLET>LM¤VrQES°¤2È"P T® Æ ¤V TÈ"PÄT>[V0¤M® Æ ãNKMT>ÌET;¦Ä®EèQΦRPRScT;QyL ¤PR‘T¡QE¦ÄE®ELàPĤVc‘é¤VcQy¤ Æ®ELQä[PÄÌET;Sè‘ÍPÇScPR‘¬šc‘ ªrQEScScPÇS Î¤¥LT>T ®[S ª¤¥Làš ¤ªª š VèQ ¤¥LQ;ÌET;¦RPÇS  ªQE¦RT ª‘ÍQES䤥®[šcL;N Ê\MPRS0¤ ªŒ ÊbGËWQͤ¥LàQ;ÌET;¦RPRSc ªQE¦ÄT ª‘¡QES䤥®[š LMP ª [PÄÌET;SÐQ ª Q T>Là‘Áš ¤Qy¤PR®[S® Æ ¤V T¾ÛŐ²®[PRSJ¤ ªÒ Êk[Ë8š ªT_Koê4ÚÒ Ê[ËDS ®E¤¥T¢¤VcQy¤~¤VcP ª ELQyrVÏ ªQy¤P ªâcT ª ¤V Tœëtìàí§îyï0ð[ñÄò¡íóïòô;õ îEñöítët÷y£$¤VcQy¤çP ª£ Æ®ELÖQESJÙФV LT>TÌET>L¤P Tªçø^ £(×r£$QESc‡ùμPRS°Ï£$ȾT VcQ;ÌETÁù"ú>û ø8ü ×[ý~þæù"ú>û ø8ü ù"ý Š–ù úÔû ù ü×[ýjNWËàN

|N ÿ S î  îàò>ï>÷ÍîEë Jíóï0ð—PRSÞQКcSccPÄLT ¤¥T;°ELQyrVÏ Pª QœHQyL¤PĤPÄ®[SÞ® Æ ¤V T T; ET ª PRS ÏáPÇSJ¤¥®ÞrQEPRL ª£ ªš Væ¤VcQy¤ÍP Æ ¤2È_®»T; ET ª QESc ^ QyLTœrQEPÄLT;(£.¤V T;S QESc  ªVcQyLTœQ ®[‘Í‘®[SÓT;Sr ²®[PRSJ¤>N»ÿÍîEíõ î  îàò>ï>÷ÍîEë  Jíóï0ðäP ª QES

b

QE¥Q T;S Ù‘ÍQy¤ VrPRS –È"PĤV ¤VcTБÍQB¨ PR‘¬šc‘ S|šc‘ÁÉT>LÅ® Æ T; ET‡rQEPÄL ªNaK TªPĝ[SÝQ ¦RPRS T;QyL4¤PǑT QE¦ÄE®ELPĤVr‘ѤVcQy¤ ®[S ª¤¥Lš ¤ª QÁ‘ÍQB¨ PR‘Ášr‘ÑQE¥Q T;S Ù͑ÍQy¤ VcPÇS Ö[PÄÌET;S Q͚cSccPRLT ¤¥T;ΝELQyrV(N

` N  ªTÖKoê4ÚŤ¥®Í T>ÌET;¦Ä®EäQESÎT Ÿ¡ PRT;SJ¤WQE¦ÄE®ELPR¤Vc‘ ¤VcQy¤W T>¤¥T>L‘ÍPÇS Tª È"V T>¤V T>LW¤V T T; ET ª ® Æ Q ®[ScScT ¤¥T;¡šcScrPÄLT ¤¥T;ELQyrV QESÍɲTWcPÄLT ¤¥T;¤¥®cL®ƒcš T Q ª¤¥L®[S [¦ÄÙ ®[ScS T ¤¥T;‡cPÄLT ¤¥T;ΝELQyHV(N

k