集成算法之boosting

集成方法

 1. Parallel methods:

  1. bagging

  2. Random Forest

 2. Sequence methods:

  1. Adaboost

  2. GBDT

  3. XGBoost

Boosting集成方法

  1. 来源: 计算学习理论
  2. 定义: Boosting是一族方法的统称
  3. 特征: 让模型判断失败的样本在之后的训练中获得更多的关注; 反之给予更少的关注

Adaboost

  1. 关键:

     1. 如何合理地更新训练集权重

     2. 如何判断弱模型总体的话语权

*Boosting*笔记的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. Boosting学习笔记（Adboost、GBDT、Xgboost）

    转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html 前言 本文为学习boosting时整理的笔记,全文主要包括以下几个部分: 对集成学习进行了 ...

  3. 统计学习方法笔记 -- Boosting方法

    AdaBoost算法 基本思想是,对于一个复杂的问题,单独用一个分类算法判断比较困难,那么我们就用一组分类器来进行综合判断,得到结果,"三个臭皮匠顶一个诸葛亮" 专业的说法, 强可 ...

  4. 机器学习技法笔记：08 Adaptive Boosting

    Roadmap Motivation of Boosting Diversity by Re-weighting Adaptive Boosting Algorithm Adaptive Boosti ...

  5. Coursera台大机器学习技法课程笔记08-Adaptive Boosting

    将分类器组合的过程中,将重点逐渐聚焦于那些被错分的样本点,这种做法背后的数学原因,就是这讲的内容. 在用bootstraping生成g的过程中,由于抽样对不同的g就生成了不同的u,接下来就是不断的调整 ...

  6. 论文笔记:LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree

    引言 GBDT已经有了比较成熟的应用,例如XGBoost和pGBRT,但是在特征维度很高数据量很大的时候依然不够快.一个主要的原因是,对于每个特征,他们都需要遍历每一条数据,对每一个可能的分割点去计算 ...

  7. 论文笔记 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

    XGBoost是boosting算法的其中一种.Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器,其更关注与降低基模型的偏差.XGBoost是一种提升树模型(Gradient bo ...

  8. 论文笔记：GREEDY FUNCTION APPROXIMATION: A GRADIENT BOOSTING MACHINE

    Boost是集成学习方法中的代表思想之一,核心的思想是不断的迭代.boost通常采用改变训练数据的概率分布,针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一组弱分类器.在多次迭代的过程中,当前次迭代所用的训 ...

  9. 【笔记】Ada Boosting和Gradient Boosting

    Ada Boosting和Gradient Boosting Ada Boosting 除了先前的集成学习的思路以外,还有一种集成学习的思路boosting,这种思路,也是集成多个模型,但是和bagg ...

随机推荐

  1. Object.defineProperty实现数据绑定

    1.Object.defineProperty方法 Object.defineProperty(obj, prop, descriptor); (1)参数:  obj:目标对象 prop:需要定义的属 ...

  2. 彻底弄懂CommonJS和AMD/CMD！

    JS中的模块规范(CommonJS,AMD,CMD),如果你听过js模块化这个东西,那么你就应该听过或CommonJS或AMD甚至是CMD这些规范咯,我也听过,但之前也真的是听听而已. 现在就看看吧, ...

  3. Redis进阶实践之十九 Redis如何使用lua脚本

    一.引言               redis学了一段时间了,基本的东西都没问题了.从今天开始讲写一些redis和lua脚本的相关的东西,lua这个脚本是一个好东西,可以运行在任何平台上,也可以嵌入 ...

  4. nginx日志切割配置

    编辑虚拟主机文件 /etc/nginx/conf.d/default.conf  在server段添加如下配置 if ($time_iso8601 ~ "^(\d{4})-(\d{2})-( ...

  5. 安装LR11 时，安装Microsoft Visual c++2005 sp1运行时组件，就会提示命令行选项语法错误，键入“命令/?”可获取帮肋信息

    1.进入loadrunner-11\Additional Components\IDE Add-Ins\MS Visual Studio .NET 2.安装:LRVS2005IDEAddInSetup ...

  6. 算法题丨Remove Duplicates from Sorted Array II

    描述 Follow up for "Remove Duplicates": What if duplicates are allowed at most twice? 示例 Giv ...

  7. 工作流Activiti5.13学习笔记（一）

    了解工作流 1.工作流(Workflow),就是“业务过程的部分或整体在计算机应用环境下的自动化”,它主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则传递文档.信息或任务的过程自动进行,从而实现某 ...

  8. C语言--第一周作业（更改）

    *********************学习总结********************* 1.所用词典: 2.Git截图: *********************遇到的问题和解决方法***** ...

  9. python 字符串和字典

    一.字符串操作 name = "my name is \t {name} and i am {year} years old" 1.首字母大写 print(name.capital ...

  10. big_menu菜单设置

    1.页面 <script> $(function(){ $('.subnav .content-menu .on').after('<a class="add fb&quo ...