Gradient Boosting Decision Tree,即梯度提升树,简称GBDT,也叫GBRT(Gradient Boosting Regression Tree),也称为Multiple Additive Regression Tree(MART),阿里貌似叫treelink. 首先学习GBDT要有决策树的先验知识. Gradient Boosting Decision Tree,和随机森林(random forest)算法一样,也是通过组合弱学习器来形成一个强学习器.GBDT的发明…

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法参考:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/24863289 理解机器学习算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/25485893 协同过滤算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643…

            阿弥陀佛.好久没写文章,实在是受不了了.特来填坑,近期实习了(ting)解(shuo)到(le)非常多工业界经常使用的算法.诸如GBDT,CRF,topic model的一些算法等.也看了不少东西.有时间能够具体写一下,而至于实现那真的是没时间没心情再做了,等回学校了再说吧.今天我们要说的就是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) =====================================================…

Adaboost + CART 用 CART 决策树来作为 Adaboost 的基础学习器 但是问题在于,需要把决策树改成能接收带权样本输入的版本.(need: weighted DTree(D, u(t)) ) 这样可能有点麻烦,有没有简单点的办法?尽量不碰基础学习器内部,想办法在外面把数据送进去的时候做处理,能等价于给输入样本权重.(boostrapping) 例如权重 u 的占比是30%的样本,对应的 sampling 的概率就设定为 0.3. 每一个基础学习器在整体模型中的重要性还是用 …

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信息增益.为了解决这个问题,本文提出了两个新技术:Gradient-based One-Side Sampling(GOSS)和Exclusive Feature Bundling(EFB). Histogram-based Algorithm 基于直方图的方法比基于预排序的方式要更加高效,这里对这…

GBDT中的树是回归树(不是分类树),GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类.当采用平方误差损失函数时,每一棵回归树学习的是之前所有树的结论和残差,拟合得到一个当前的残差回归树,残差的意义如公式:残差 = 真实值 - 预测值 . https://zhuanlan.zhihu.com/p/30654833 机器学习算法GBDT的面试要点总结-上篇 分类树与回归树的区别 GBDT算法原理深入解析…

1.GbdtModelGNode,含fea_idx.val.left.right.missing(指向left或right之一,本身不分配空间)load,从model文件加载模型,xgboost输出的gbdt模型格式scoring,打分double sum_score = 0;for (size_t i = 0; i < _tree_count; ++i) {    sum_score += _scoring(_trees[i], features);}double final_score =…

http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/04/2379615.html 1.      什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法,其学术上的名称是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树).GBDT是“模型组合+决策树”相关算法的两个基本形式中的一个,另外一个是随机森林(Random Forest),相较于GBDT要简单一些. 1.1    决策树 应用最广的分类算法之一…

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍…

原文:http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/48415435 GBDT,全称Gradient Boosting Decision Tree,叫法比较多,如Treelink. GBRT(Gradient Boost Regression Tree).Tree Net.MART(Multiple Additive Regression Tree)等.GBDT是决策树中的回归树,决策树分为回归树和分类树,分类树的衡量标准是最大熵,而回归…