已经好久没写了,正好最近需要做分享所以上来写两篇,这篇是关于决策树的,下一篇是填之前SVM的坑的。

参考文献:

  1. http://stats.stackexchange.com/questions/5452/r-package-gbm-bernoulli-deviance/209172#209172
  2. http://stats.stackexchange.com/questions/157870/scikit-binomial-deviance-loss-function
  3. http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier.html
  4. http://www.ccs.neu.edu/home/vip/teach/MLcourse/4_boosting/slides/gradient_boosting.pdf
  5. http://wenku.baidu.com/link?url=RY7xuKESw-lQ5pKfU_Ip-GDoNh4CFd1Twnr3w2JwyGNDu6W4qdPSyGNTWaibsYTtLU2XDPU9UfTF0bYvF41fMSa_yhWphe4ZawAfpUnMg1W
  6. https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting

回归树|GBDT|Gradient Boosting|Gradient Boosting Classifier的更多相关文章

  1. 决策树与树集成模型(bootstrap, 决策树(信息熵,信息增益, 信息增益率, 基尼系数),回归树, Bagging, 随机森林, Boosting, Adaboost, GBDT, XGboost)

    1.bootstrap   在原始数据的范围内作有放回的再抽样M个, 样本容量仍为n,原始数据中每个观察单位每次被抽到的概率相等, 为1/n , 所得样本称为Bootstrap样本.于是可得到参数θ的 ...

  2. 【机器学习】迭代决策树GBRT(渐进梯度回归树)

    一.决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. ...

  3. CART分类与回归树与GBDT(Gradient Boost Decision Tree)

    一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策 ...

  4. 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理

    集成学习之Boosting -- AdaBoost原理 集成学习之Boosting -- AdaBoost实现 集成学习之Boosting -- Gradient Boosting原理 集成学习之Bo ...

  5. 笔记︱集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting

    本杂记摘录自文章<开发 | 为什么说集成学习模型是金融风控新的杀手锏?> 基本内容与分类见上述思维导图. . . 一.机器学习元算法 随机森林:决策树+bagging=随机森林 梯度提升树 ...

  6. 梯度提升树(GBDT)原理小结

    在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting De ...

  7. 梯度提升树(GBDT)原理小结(转载)

    在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boos ...

  8. 机器学习 之梯度提升树GBDT

    目录 1.基本知识点简介 2.梯度提升树GBDT算法 2.1 思路和原理 2.2 梯度代替残差建立CART回归树 1.基本知识点简介 在集成学习的Boosting提升算法中,有两大家族:第一是AdaB ...

  9. 梯度提升树GBDT算法

    转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/29802325 本文对Boosting家族中一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 简 ...

随机推荐

  1. Replication-Replication Distribution Subsystem: agent xxxxxx failed. Column names in each table must be unique

    最近遇到一个关于发布订阅(Replication)的奇葩问题,特此记录一下这个案例.我们一SQL SERVER数据库服务器出现大量告警.告警信息如下所示: DESCRIPTION: Replicati ...

  2. React 性能优化总结

    初学者对React可能满怀期待,觉得React可能完爆其它一切框架,甚至不切实际地认为React可能连原生的渲染都能完爆--对框架的狂热确实会出现这样的不切实际的期待.让我们来看看React的官方是怎 ...

  3. MySQL 插入数据时,中文乱码问题的解决(转)

    当向 MySQL 数据库插入一条带有中文的数据形如 insert into employee values(null,'张三','female','1995-10-08','2015-11-12',' ...

  4. C预定义宏

    作用:对于__FILE__,__LINE__,__func__这样的宏,在调试程序时是很有用的,因为你可以很容易的知道程序运行到了哪个文件的那一行,是哪个函数. 下面一个例子是打印上面这些预定义的宏的 ...

  5. C语言调用curl库抓取网页图片

    思路是先用curl抓取网页源码,然后以关键字寻找出图片网址.   #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <str ...

  6. 部署私有Docker Registry和使用

    环境 vmware虚拟机 Ip:192.168.190.139 Ip:192.168.190.140 Ip:192.168.0.122 registry Docker 1.12.2 Docker 版本 ...

  7. [原创]首次制作JQueryUI插件-Timeline时间轴

    特点: 1. 支持多左右滚动,左右拖动. 2. 时间轴可上下两种显示方式. 3. 支持两种模式的平滑滚动/拖动. 4. 行压缩(后续版本此处可设置是否开启,上传的代码不带这个功能). 5. 支持hov ...

  8. 我的CS考研路

    说在前面 从去年7月15号正式准备考研以来,直到今天,3月19号,一共经历8个多月,考研初步告捷,在此想跟大家分享一下自己的经验,希望能对接下来考研的学弟学妹们有所帮助. 首先介绍下我自己的情况,本科 ...

  9. 基于网格的分割线优化算法(Level Set)

    本文介绍一种网格分割线的优化算法,该方法能够找到网格上更精确.更光滑的分割位置,并且分割线能够自由地合并和分裂,下面介绍算法的具体原理和过程. 曲面上的曲线可以由水平集(level set)形式表示, ...

  10. 第18章 集合框架(2)-Set接口

    第18章 集合框架(2)-Set接口 Set是Collection子接口,模拟了数学上的集的概念 Set集合存储特点 1.不允许元素重复 2.不会记录元素的先后添加顺序 Set只包含从Collecti ...