文章来自微信公众号:[机器学习炼丹术] 文章目录: 目录 0 前言 1 基本概念 2 梯度 or 残差 ? 3 残差过于敏感 4 两个基模型的问题 0 前言 先缕一缕几个关系: GBDT是gradient-boost decision tree GBDT的核心就是gradient boost,我们搞清楚什么是gradient boost就可以了 GBDT是boost中的一种方法,boost还有XGBoost,adaboost. GBDT的基模型一般是CART 1 基本概念 [Boost] 就是让…

文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这…

文章来自微信公众号:[机器学习炼丹术] 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法.之前已经在其他博文…

文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,欢迎加我微信好友交流学习:cyx645016617. @ 目录 1 背景 2 深度可分离卷积 2.2 一般卷积计算量 2.2 深度可分离卷积计算量 2.3 网络结构 3 PyTorch实现 本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的,但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构,所以本着本系列是给"小白"初学者学习的,所以这一课先讲解MobileNet,然后下一课讲解SENet,…

文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 随机森林 2 bagging 3 神秘的63.2% 4 随机森林 vs bagging 5 投票策略 6 随机森林的特点 6.1 优点 6.2 bias 与 variance 6.3 随机森林降低偏差证明 为什么现在还要学习随机森林? 随机森林中仍有两个未解之谜(对我来说).随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别. 随机森林(Rand…

参考目录: 目录 1 EfficientNet 1.1 概述 1.2 把扩展问题用数学来描述 1.3 实验内容 1.4 compound scaling method 1.5 EfficientNet的基线模型 2 PyTorch实现 文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,如果有疑问或者想要和炼丹兄交流的可以加微信:cyx645016617. efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 模型扩展Model sca…

文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,有什么问题都可以来找我交流,近期建立了微信交流群,也在朋友圈抽奖赠书十多本了.我的微信是cyx645016617,欢迎各位朋友. 参考目录: @ 目录 1 网络结构 2 参数量分析 3 PyTorch实现与解析 上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念,希望大家可以在实际的任务中使用这种方法,现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识-,Squeeze-and-Excitation Networks压缩-激活网…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第30篇文章,我们今天来聊一个机器学习时代可以说是最厉害的模型--GBDT. 虽然文无第一武无第二,在机器学习领域并没有什么最厉害的模型这一说.但在深度学习兴起和流行之前,GBDT的确是公认效果最出色的几个模型之一.虽然现在已经号称进入了深度学习以及人工智能时代,但是GBDT也没有落伍,它依然在很多的场景和公司当中被广泛使用.也是面试当中经常会问到的模型之一. 遗憾的是市面上关于GBDT的资料虽然不少,但是很少有人把…

先缕一缕几个关系: GBDT是gradient-boost decision tree GBDT的核心就是gradient boost,我们搞清楚什么是gradient boost就可以了 GBDT是boost中的一种方法,boost还有XGBoost,adaboost. 基本概念 [Boost]就是让多个弱分类器,通过不同的集成方式,来让多个弱分类器变成一个强分类器. [gradient-boost] 梯度提升.简单的说,先训练一个弱分类器,然后弱分类器和目标值之间的残差,作为下一个弱分类器训…

1.GBDT(梯度提升树)概述: GBDT是集成学习Boosting家族的成员,区别于Adaboosting.adaboosting是利用前一次迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重,在对更新权重后的训练集继续迭代训练.GBDT也是迭代算法,但是不同于Adaboosting,GBDT是进行一次迭代后,得出本次迭代的损失函数,对损失函数进行训练,最终得出每次迭代的结果相加!具体如下:       GBDT训练一个模型M1,产生错误e1 ,       针对e1训练第二个模型M2,产生错误e2,  …