学习内容: 1.CART树 2.算法原理 3.损失函数 4.分裂结点算法 5.正则化 6.对缺失值处理 7.优缺点 8.应用场景 9.sklearn参数 1.CART树 CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树.由于CART算法构成的是一个二叉树,它在每一步的决策时只能是“是”或者“否”,即使一个feature有多个取值,也是把数据分为两部分.在CART算法中主要分为两个步骤 将样本递归划…

GBDT算法梳理 学习内容: 1.前向分布算法 2.负梯度拟合 3.损失函数 4.回归 5.二分类,多分类 6.正则化 7.优缺点 8.sklearn参数 9.应用场景 1.前向分布算法 在学习模型时,每一步只学习一个基函数及其系数,逐步逼近优化函数式,从而简化优化的复杂度. 2.负梯度拟合 针对这个问题,大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值,进而拟合一个CART回归树.第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为 $r_{ti} = -\bigg[\frac{\pa…

学习内容: CART树 算法原理 损失函数 分裂结点算法 正则化 对缺失值处理 优缺点 应用场景 sklearn参数 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58221959 CART树 算法分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree,缩写为CART.CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的每个非叶子节点都有两个分支.非叶子节点的特征取值为True和False,左分支取值为True,右分支取值为…

学习内容: 前向分布算法 负梯度拟合 损失函数 回归 二分类,多分类 正则化 优缺点 sklearn参数 应用场景 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58105824 GBDT是一种采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法并以决策树作为基函数的提升方法.通俗来说就是,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论加起来形成最终答案. 一.前向分步算法(考虑加法模型) 要理解GBDT算法,得先来了解一下什么是前向分步算法.下面一起来瞧瞧. 加法模型是这样的:  (就是基…

1.GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)思想 Boosting : 给定初始训练数据,由此训练出第一个基学习器: 根据基学习器的表现对样本进行调整,在之前学习器做错的样本上投入更多关注: 用调整后的样本,训练下一个基学习器: 重复上述过程 T 次,将 T 个学习器加权结合. Gradient boosting Gradient boosting是 boosting 的其中一种方法,它主要的思想是,每一次建立单个学习器时,是在之前建立的模型的损失函数的梯度下降…

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摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

今天要来讨论的是EM算法.第一眼看到EM我就想到了我大枫哥,EM Master,千里马.RUA!!!不知道看这个博客的人有没有懂这个梗的. 好的,言归正传.今天要讲的EM算法,全称是Expectation maximization.期望最大化. 怎么个意思呢,就是给你一堆观測样本.让你给出这个模型的參数预计.我靠,这套路我们前面讨论各种回归的时候不是已经用烂了吗?求期望,求对数期望,求导为0,得到參数预计值.这套路我懂啊,MLE! 但问题在于,假设这个问题存在中间的隐变量呢?会不会把我们的套路给…

算法与实现 选择排序 算法思想 从数组中选择最小元素,将它与数组的第一个元素交换位置.再从数组剩下的元素中选择出最小的元素,将它与数组的第二个元素交换位置.不断进行这样的操作,直到将整个数组排序. 动态过程 算法原理参考:图解选择排序. 代码实现 // 选择排序 public static void selectSort(int[] arr) { for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) { int k = i; for (int j = i+1; j <…

XGB算法是决策树衍生出来的一种算法 场景:酒店的业务人员希望我们能够提供一个算法服务去为酒店信息做一个自动化的匹配,以通过算法的手段,找到那些确定相同的酒店和确定不同的酒店 以下代码为部分 理解业务 项目背景 当用户在马蜂窝打开一家选中的酒店时,不同供应商提供的预订信息会形成一个聚合列表准确地展示给用户.这样做首先避免同样的信息多次展示给用户影响体验,更重要的是帮助用户进行全网酒店实时比价,快速找到性价比最高的供应商,完成消费决策. 问题: 数据属性不同(比如酒店名有的是中文,有的英文,有的中…