集成算法思想: Xgboost基本原理: Xboost中是一个树(函数)接着一个树(函数)往里加,每加一个树都希望整体表达效果更好一些,即:目标函数逐步减小. 每加入一个函数,使目标函数逐渐减小,整体表达效果提升. xgboost目标函数推导:…

1.构造损失函数的目标函数 2.对目标函数进行泰勒展开 3.把样本遍历转换成叶子节点遍历,合并正则化惩罚项 4.求wj进行求导,使得当目标函数等于0时的wj的值 5.将求解得到的wj反导入方程中,解得最终的目标函数 6.对样本进行分割时,用分割前的目标函数的值-分割后左右子树的目标函数的值,来划分得到最大的分割情况,以此来判断分割的界限 xgboost依据的是一种残差思想 以下是推导过程 实例说明…

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…

目的:让机器学习效果更好,单个不行,群殴啊! Bagging:训练多个分类器取平均 Boosting:从弱学习器开始加强,通过加权来进行训练 (加入一棵树,比原来要强) Stacking:聚合多个分类或回归模型(可以分阶段来做) bagging模型 全称:bootstrap aggregation(说白了就是并行训练一堆分类器) 最典型代表:随机森林 随机:数据采样随机,特征选择随机 森林:很多个决策树并行放在一起 构造树模型 由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样.…

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^…

Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 训练多个分类器取平均, 并行 的训练一堆的分类器 ◈ 典例 随机森林 ◈ 随机 输入 - 数据源采样随机 - 在原有数据上的进行 60% - 80% 比例的有放回的数据取样 数据量相同, 但是每个树的样本数据各不相同 特征 - 特征选择随机…

1.提升算法 提升算法实为将一系列单一算法(如决策树,SVM等)单一算法组合在一起使得模型的准确率更高.这里先介绍两种Bagging(代表算法随机森林),Boosting(代表算法AdaBoost-即本篇核心) Bagging思想:以随机森林为例 假设样本集的总样本量为100个,每个样本有10个特征(也就是维度是10):随机取样的比例一般为(60%-80%) 步骤1 :我们随机从中拿出60个数据(注意这里是有放回的取样)用于建立决策树,这样随机取50次,最终将会形成60棵决策树. 步骤2: 我们…

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…

朴素贝叶斯: 是使用概率论来分类的算法.其中朴素:各特征条件独立:贝叶斯:根据贝叶斯定理.这里,只要分别估计出,特征 Χi 在每一类的条件概率就可以了.类别 y 的先验概率可以通过训练集算出 k-近邻算法: 简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 决策树:最优划分属性,结点的“纯度”越来越高. 即如何选择最优划分属性,一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高. 支持向量机(SVM)是支持(或支撑)平…

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…