最近项目中涉及基于Gradient Boosting Regression 算法拟合时间序列曲线的内容,利用python机器学习包 scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成 因此就学习了下Gradient Boosting算法,在这里分享下我的理解 Boosting 算法简介 Boosting算法,我理解的就是两个思想: 1)“三个臭皮匠顶个诸葛亮”,一堆弱分类器的组合就可以成为一个强分类器: 2)“知错能改,善莫大焉”,不断地在错误中学习,迭代来降低…

一.Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,在boosting算法产生之前,还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法,即boostrapping方法和bagging方法.我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法. 1)bootstrapping方法的主要过程 主要步骤: i)重复地从一个样本集合D中采样n个样本 ii)针对每次采样的子样本集,进行统计学习,获得假设Hi iii)将若干个假设进行组合…

梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法.最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的.最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的,最速下降法越接近目标值,步长越小,前进越慢. 中文名 梯度下降 外文名 steepest descent (gradient descent) 用于 求解非线性方程组 类型 最优化算法 目录 1 简介 2 求解过程 3 例子 4 缺点 简介 梯度下降法(gradient de…

集成学习之Boosting -- AdaBoost原理 集成学习之Boosting -- AdaBoost实现 集成学习之Boosting -- Gradient Boosting原理 集成学习之Boosting -- Gradient Boosting实现 上一篇介绍了AdaBoost算法,AdaBoost每一轮基学习器训练过后都会更新样本权重,再训练下一个学习器,最后将所有的基学习器加权组合.AdaBoost使用的是指数损失,这个损失函数的缺点是对于异常点非常敏感,(关于各种损失函数可见之前…

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…

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…

之前一篇写了关于基于权重的 Boosting 方法 Adaboost,本文主要讲述 Boosting 的另一种形式 Gradient Boosting ,在 Adaboost 中样本权重随着分类正确与否而在下一次迭代中动态发生改变:Gradient Boosting 并没有样本权重的概念,它也采用 Additive Model ,每次迭代时,用损失函数刻画目标值与当前模型输出的差异,损失函数的负梯度则可以近似代表目标值与当前输出的残差,本次迭代产生的模型拟合该残差建立基学习器,然后加到整体模型即…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 本来上一章的结尾提到,准备写写线性分类的问题,文章都已经写得差不多了,但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器,可能会使用Random Forest来做,下了几篇论文看了看,简单的random forest还比较容易弄懂,复杂一点的还会与boosting等算法结合(参…

引自http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7712217 Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting 这些术语,我经常搞混淆,现在把它们放在一起,以示区别.(部分文字来自网络,由于是之前记的笔记,忘记来源了,特此向作者抱歉) Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own…

Gradient boosting gradient boosting 是一种boosting(组合弱学习器得到强学习器)算法中的一种,可以把学习算法(logistic regression,decision tree)代入其中. 问题描述: 给定一组数据{(x,y)}i,i=1,2...,N,使用函数F(x)对数据进行拟合,使对于给定损失函数L(y,F(x))最小 (损失函数可以为$(y-F(x))^2,|y-F(x)|$[regression],$log(1+e^{-2yF})$[class…