转载:https://blog.csdn.net/niuniuyuh/article/details/76922210

论文:http://pdfs.semanticscholar.org/0d97/ee4888506beb30a3f3b6552d88a9b0ca11f0.pdf

CART(Classification And Regression Trees)—分类回归树:

t代表树的某个节点,t中的样本集合为:{(X1,y1),(X2,y2),...},N(t)是节点t中的样本个数。节点t的应变量是实数(回归树),节点t的应变量的均值:

节点t内的平方残差最小化:

属性F将t划分成左右节点tL和tR

能最大化上式的就是最佳的属性划分:

CART_回归树算法步骤是:

一般Boosting算法都是一个迭代的过程,每一次新的训练都是为了改进上一次的结果:

GradientBoost其实是一个框架,里面可以套入很多不同的算法。每一次的计算都是为了减少上一次的残差,为了消除残差,我们可以在残差减少的梯度方向建立一个新的模型,所以说,每一个新模型的建立都为了使得之前的模型残差向梯度方向上减少。它用来优化loss function有很多种。

GradientBoost通用框架:

我们的目标是在样本空间上找到最优预测函数F*(x),使x映射到y的损失函数L(y,F(x))达到最小,即:

损失函数的形式为平方误差:

CART、GradientBoost的更多相关文章

  1. ID3、C4.5、CART、RandomForest的原理

    决策树意义: 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if_then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序.无规则的样 ...

  2. R_针对churn数据用id3、cart、C4.5和C5.0创建决策树模型进行判断哪种模型更合适

    data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决 ...

  3. Zen Cart、Joy-Cart、Magento、ShopEX、ECshop电子商务系统比较

    1.Zen Cart 优点:历史较久,系统经过长时间充分的测试,比较成熟:免费开源便于功能二次开发:基础功能强大:安装插件简单,修改文件很少,甚至不用修改文件:应用非常广泛,插件.模块更新快,其中多为 ...

  4. 机器学习:决策树(CART 、决策树中的超参数)

    老师:非参数学习的算法都容易产生过拟合: 一.决策树模型的创建方式.时间复杂度 1)创建方式 决策树算法 既可以解决分类问题,又可以解决回归问题: CART 创建决策树的方式:根据某一维度 d 和某一 ...

  5. 决策树之ID3、C4.5、C5.0等五大算法

    每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- C5.0决策树之ID3.C4.5.C5.0算法 ...

  6. 概率图模型学习笔记:HMM、MEMM、CRF

    作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商 ...

  7. 机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现

    https://blog.csdn.net/weixin_43383558/article/details/84303339?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0. ...

  8. 机器学习——集成学习(Bagging、Boosting、Stacking)

    1 前言 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < ...

  9. WooCommerce代码收集

    修改首页和分类页面每页产品数量 每页显示多少产品默认跟随设置 » 阅读设置 » 博客页面至多显示的值,若要产品索引页和博文索引页使用不同的设置,可以使用下面的代码为产品索引页单独设置每页产品数. ad ...

随机推荐

  1. Matlab量化函数quantiz解析

    在Matlab里,有一个量化函数quantiz,其函数形式有以下三种: 输入变量: sig代表的是原始信号; codebook代表的是量化值的集合; partition是分割向量,代表对量化范围分割等 ...

  2. SWIFT Enumeration(2)

    之前记录了Swift Enumeration(1),这篇算是它的延续吧,继续说下Enumeration,看以下定义 enum TrainStatus { case OnTime case Delay( ...

  3. 【机器学习PAI实践十二】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分

    背景 如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡.评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应 ...

  4. Foundation--NSString , array and Dictionary

    一,NSString的创建 NSString*str=@" a string ";//直接创建一个字符串常量,这样创建出来的字符串不需要释放内存 NSLog(@"%@&q ...

  5. HDU 3455

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3435 同下题,只是这题是双向边,同时让我认识到了一个问题,一个图拆点做二分图完美匹配的本质是求该图环的并 htt ...

  6. 查看camera设备-linux

    前言 本文介绍如何在linux平台查看是否有camera外设. 操作过程 1.打开shell,输入以下命令: ls /dev/video* 即可查看是否有camera外设: 2.如果确实连接了came ...

  7. [LeetCode&Python] Problem 766. Toeplitz Matrix

    A matrix is Toeplitz if every diagonal from top-left to bottom-right has the same element. Now given ...

  8. Codeforces 1096G. Lucky Tickets【生成函数】

    LINK 题目大意 很简单自己看 思路 考虑生成函数(为啥tags里面有一个dp啊) 显然,每一个指数上是否有系数是由数集中是否有这个数决定的 有的话就是1没有就是0 然后求出这个生成函数的\(\fr ...

  9. css样式 float的理解

    float w3cSchool里解释说, 浮动的框可以向左或向右移动,直到它的外边缘碰到包含框或另一个浮动框的边框为止.由于浮动框不在文档的普通流中,所以文档的普通流中的块框表现得就像浮动框不存在一样 ...

  10. flask第30篇——宏macro和import标签

    宏是Jinja2特有的,像Django则没有这个. 先新建一个项目macroDemo: 然后在templates文件夹中新建index.html文件,并在代码中返回渲染后的文件: 然后回到index. ...