GBDT算法原理及Python实现

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GBDT算法原理深入解析

GBDT算法原理深入解析标签: 机器学习集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个…

深入学习主成分分析（PCA）算法原理（Python实现）

一:引入问题首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系,那么如何判断三个学生的优秀程度呢?首先我们一眼就能看出来,数学,物理,化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分(很显然,数学作为第一主成分,因为数据成绩拉的最开). 那么为什么我们能一眼看出来呢? 当然是我们的坐标轴选对了!! 下面,我们继续看一个表格,下标是一组学生的数学,物理,化学,语文,历史,英语成绩统计: 那么这个表我们能一眼看出来吗?…

softmax分类算法原理(用python实现)

逻辑回归神经网络实现手写数字识别如果更习惯看Jupyter的形式,请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from ld_mnist import load_digits %matplotlib inline 2 - 导入数据及数据预处理 mnist = load_digits() Extra…

KNN算法原理（python代码实现）

kNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.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. - 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. - 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. - 适用数据范围:数值型和标称型. 举个简单的例子,一群男生和一群女生,我们知道他们的身高和性别. 如下表格: 身高性别 165 女 16…

（数据科学学习手札13）K-medoids聚类算法原理简介&Python与R的实现

前几篇我们较为详细地介绍了K-means聚类法的实现方法和具体实战,这种方法虽然快速高效,是大规模数据聚类分析中首选的方法,但是它也有一些短板,比如在数据集中有脏数据时,由于其对每一个类的准则函数为平方误差,当样本数据中出现了不合理的极端值,会导致最终聚类结果产生一定的误差,而本篇将要介绍的K-medoids(中心点)聚类法在削弱异常值的影响上就有着其过人之处. 与K-means算法类似,区别在于中心点的选取,K-means中选取的中心点为当前类中所有点的重心,而K-medoids法选取的中心点…

PageRank算法原理与Python实现

一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的上网者,上网者首先随机选择一个网页打开,然后在这个网页上呆了几分钟后,跳转到该网页所指向的链接,这样无所事事.漫无目的地在网页上跳来跳去,PageRank就是估计这个…