【ACL2020】贝叶斯层次词表示学习，Boosting algorithms in energy research: A systematic review

题目： Boosting algorithms in energy research: A systematic review

摘要：

机器学习算法由于其灵活性、自动化和处理大数据的能力，在(可再生)能源研究中得到了广泛的应用。在最著名的机器学习算法中，有一种是增强型算法，这种算法被称为“从愚人委员会中获取智慧”，从而将学习能力差的人转化为学习能力强的人。增强算法具有较高的灵活性和可解释性。后者是统计界最近发展的结果。在这项工作中，我们提供了关于助推算法的性质的理解，以便更好地利用它们在能源研究中的优势。在这方面,(a)我们在提高算法总结最新进展,(b)我们审查有关应用在能源研究与关注可再生能源(尤其是那些专注于风能和太阳能)组成总数的很大一部分,和(c)我们描述提高算法是如何实现的以及他们如何使用它们的属性有关。我们的研究表明，到目前为止，能源领域(可再生能源在其中发挥着关键作用)的巨大进步在解释和解释方面以及在预测性能方面都是可能的。