本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 决策树---------------------------------------------------------------------1.描述:以树为基础的方法可以用于回归和分类.树的节点将要预测的空间划分为一系列简单域划分预测空间的规则可以被建模为一棵树,所以这种方法也叫决策树方法bagging,随机森林,boosting 是多棵决策树组合起来采用投票方式产生一个预测结果的方法机制…

集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ———————————————————————————————————————————— 集成算法  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(weaklearner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(准确率稍大于百分之50,可以是之前学过的逻辑…

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

主要内容: 一.bagging.boosting集成学习 二.随机森林 一.bagging.boosting集成学习 1.bagging: 从原始样本集中独立地进行k轮抽取,生成训练集.每轮从原始样本集中使用Bootstraping方法抽取(即又放回地抽取)n个样本点(样本集与训练集的大小同为n.在一个训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中).最后得到得到k个独立的训练集,然后利用这k个训练集去训练k个分类器.将输入数据输入到这k个分类器中,得到k个结果,最后再以投票…

目的:为了让训练效果更好 bagging:是一种并行的算法,训练多个分类器,取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法,根据前一次的结果,进行加权来提高训练效果 stacking; 是一种堆叠算法,第一步使用多个算法求出结果,再将结果作为特征输入到下一个算法中训练出最终的预测结果 1.Bagging:全程boostap aggregation(说白了是并行训练一堆分类器) 最典型的算法就是随机森林 随机森林的意思就是特征随机抽取,即每一棵数使用60…

          大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ,out  of  bag  data及代码(2) 上一节中我们讲解了随机森林的基本概念,本节的话我们讲解随机森林的随机方式,以及一些代码. 目录 1-随机森林随机方式 2-out  of   baf data 3-代码 1-随机森林随机方式 我们先来回顾下随机森林中都有哪些随机?     第一:用Bagging生成用来训练小树的样本时,进行有放回的随机抽样.                 第二:抽样数据之…

R语言分类算法之随机森林 1.原理分析: 随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合,然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随机森林,新数据的分类结果按照决策树投票多少形成的分数而定. 通俗的理解为由许多棵决策树组成的森林,而每个样本需要经过每棵树进行预测,然后根据所有决策树的预测结果最后来确定整个随机森林的预测结果.随机森林中的每一颗决策树都为二叉树,其生成遵循自顶向下的递归分裂原则,即从根节点开始依次对训练集…

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的一个估计值θ^(b),这样重复若干次,记为B .为了可以避免一些误差点对少量树的决策影响. 2.决策树 : 信息熵: Ent(D) = - ΣPk*logPk, Ent(D)的值越小,则D的纯度越高           信息增益: ID3中使用, 存在过拟合的情况, 避免过拟合的方法,1. 通过si…

优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2 \] 梯度下降法 \[ \begin{align*} &f(x)=f(x^k)+g_k^T*(x-x^…

概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa…