[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging,boosting & 随机森林 0x00 摘要 本文将尽量使用通俗易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释 集成学习.并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 在机器学习过程中,会遇到很多晦涩的概念,相关数学公式很多,大家理解起来很有困难.遇到类似情况,我们应该多从直觉角度入手思考,用类比或者举例来附会,这样往往会有更好的效果. 我在讲解论述过程中给自己的要求是:在生活中或者名著中找一个例子,…

一.原理部分: 图片形式~ 二.sklearn实现: 可以看看这个:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 1.分类: from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split…

目录 1.前述 2.向量空间的梯度下降: 3.函数空间的梯度下降: 4.梯度下降的流程: 5.在向量空间的梯度下降和在函数空间的梯度下降有什么区别呢? 6.我们看下GBDT的流程图解: 7.我们看一个GBDT的例子: 8.我们看下GBDT不同版本的理解: 1.前述 从本课时开始,我们讲解一个新的集成学习算法,GBDT. 首先我们回顾下有监督学习.假定有N个训练样本,, 找到一个函数 F(x),对应一种映射使得损失函数最小.即: 如何保证最小呢?就是通过我们解函数最优化的算法去使得最小,常见的有梯…

xml解析与生成的学习资料:http://blog.csdn.net/u012325167/article/category/6129813 --------------------------------------------------------------------------- Dom和SAX解析方式是jdk中内置的,不用导入第三方的jar包. 其中SAX解析的 characters(char[] ch, int start, int length)的方法,只要该标签与下一个标签之…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 如果读…

目录 1.回顾: 1.1 有监督学习中的相关概念 1.2  回归树概念 1.3 树的优点 2.怎么训练模型: 2.1 案例引入 2.2 XGBoost目标函数求解 3.XGBoost中正则项的显式表达 4.如何生长一棵新的树? 5.xgboost相比原始GBDT的优化: 6.代码参数: 1.回顾: 我们先回顾下有监督学习中的一些核心概念: 1.1 有监督学习中的相关概念 我们模型关注的就是如何在给定xi的情况下获得ŷi.在线性模型里面,我们认为 i是x的横坐标,j是x的列坐标,本质上linear…

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.…

集成学习(Ensemble Learning) 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(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5): 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分…

引言   神经网络模型,特别是深度神经网络模型,自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鸣惊人,无疑是Machine Learning Research上最靓的仔,各种进展和突破层出不穷,科学家工程师人人都爱它.   机器学习研究发展至今,除了神经网络模型这种方法路径外,还存在许多大相径庭的方法路径,比如说贝叶斯算法.遗传算法.支持向量机等,这些经典算法在许多场景上也一直沿用.本文介绍的树模型,也是一种非常经典的机器学习算法,在推荐系统上经常能看到它的身影.   那…

前面对GBDT的算法原理进行了描述,通过前文了解到GBDT是以回归树为基分类器的集成学习模型,既可以做分类,也可以做回归,由于GBDT设计很多CART决策树相关内容,就暂不对其算法流程进行实现,本节就根据具体数据,直接利用Python自带的Sklearn工具包对GBDT进行实现. 数据集采用之前决策树中的红酒数据集,之前的数据集我们做了类别的处理(将连续的数据删除了,且小批量数据进行了合并),这里做同样的处理,将其看为一个多分类问题. 首先依旧是读取数据,并对数据进行检查和预处理,这里就不再赘述…