GBDT 全称 Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树. 梯度增强决策树的思想来源于两个地方,首先是增强算法(Boosting),然后是梯度增强(Gradient Boosting)的想法. 增强算法是一种试图用弱学习器提升为强学习器的算法.这种算法中比较成熟.有代表性的是 AdaBoost 算法.增强算法的工作机制比较类似,先从初始训练集学习出一个基学习器,再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,使前面做错的训练样本后续得到更多关注,再从调整后的训练…

1. 历史及演进 提升学习算法,又常常被称为Boosting,其主要思想是集成多个弱分类器,然后线性组合成为强分类器.为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法?其实这是有一定的理论基础的.1988年,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念,他们指出,在概率近似正确(Probably Approximately Correct, PAC)学习的框架中,一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的:如果正确率只是…

提升决策树GBDT 梯度提升决策树算法是近年来被提及较多的一个算法,这主要得益于其算法的性能,以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现,有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发,比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM 一.监督学习 1.  监督学习的主要任务 监督学习是机器学习算法中重要的一种,对于监督学习,假设有m个训练样本: 其中, ,如分类问题:也可以为连续值,如回归问题.在监督学习中利用训练样本训练出模型,该模型能够细线从样本特征 . 为了能够对映射F进行…

首先明确一点,gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树.不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树,这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的.这里的残差就是当前模型的负梯度值 .这个要求每轮迭代的时候,弱分类器的输出的结果相减是有意义的.残差相减是有意义的. 如果选用的弱分类器是分类树,类别相减是没有意义的.上一轮输出的是样本 x 属于 A类,本一轮训练输出的是样本 x 属于 B类. A 和 B 很多时候甚至都没有比较的意义,A 类-…

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做…

1.Adaboost算法原理,优缺点: 理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说,使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络.对于决策树,Adaboost分类用了CART分类树,而Adaboost回归用了CART回归树. Adaboost算法可以简述为三个步骤: (1)首先,是初始化训练数据的权值分布D1.假设有N个训练样本数据,则每一个训练样本最开始时,都被赋予相同的权值:w1=1/N. (2)然后,训练弱分类器hi.具体训练过程中是:如果某个训练样本点,被弱分类器h…

本文将以用户使用 github 登录网站留言为例,简述 OAuth 2.0 的运作流程. 假如我有一个网站,你是我网站上的访客,看了文章想留言表示「朕已阅」,留言时发现有这个网站的帐号才能够留言,此时给了你两个选择:一个是在我的网站上注册拥有一个新账户,然后用注册的用户名来留言:一个是使用 github 帐号登录,使用你的 github 用户名来留言.前者你觉得过于繁琐,于是惯性地点击了 github 登录按钮,此时 OAuth 认证流程就开始了. 需要明确的是,即使用户刚登录过 github,…

JavaScript单线程 在上篇博客<Promise的前世今生和妙用技巧>的开篇中,我们曾简述了JavaScript的单线程机制和浏览器的事件模型.应很多网友的回复,在这篇文章中将继续展开这一个话题.当然这里是博主的一些理解,如果还存在什么纰漏的话,请不吝指教. JavaScript这门语言运行在浏览器中,是以单线程的方式运行的.说到单线程,就得从操作系统进程开始说起.进程和线程都是操作系统的概念.进程是应用程序的执行实例,每一个进程都是由私有的虚拟地址空间.代码.数据和其它系统资源所组成:…

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…