一.决策树分类 决策树分为两大类,分类树和回归树 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天+晴天没有实际意义 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁+3 岁=23 岁 GBDT 中的决策树是回归树,预测结果是一个数值,在点击率预测方面常用 GBDT,例如用户点击某个内容的概率 二.GBDT GBDT 的全称是 Gradient Boosting

利用GBDT模型构造新特征具体方法 数据挖掘入门与实战  公众号: datadw   实际问题中,可直接用于机器学**模型的特征往往并不多.能否从"混乱"的原始log中挖掘到有用的特征,将会决定机器学**模型效果的好坏.引用下面一句流行的话: 特征决定了所有算法效果的上限,而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已. 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方法. (Xinran He et al. Practical Lessons from Predict

BZOJ3631 松树的新家 Description 松鼠的新家是一棵树,前几天刚刚装修了新家,新家有n个房间,并且有n-1根树枝连接,每个房间都可以相互到达,且俩个房间之间的路线都是唯一的.天哪,他居然真的住在"树"上.松鼠想邀请小熊维尼前来参观,并且还指定一份参观指南,他希望维尼能够按照他的指南顺序,先去a1,再去a2,--,最后到an,去参观新家. 可是这样会导致维尼重复走很多房间,懒惰的维尼不听地推辞.可是松鼠告诉他,每走到一个房间,他就可以从房间拿一块糖果吃.维尼是个馋家伙,

裸树链剖分... ------------------------------------------------------------------- #include<bits/stdc++.h>   using namespace std;   const int maxn = 300009;   struct edge { int to; edge* next; } E[maxn << 1], *pit = E, *head[maxn];   inline void add

题目描述松鼠的新家是一棵树,前几天刚刚装修了新家,新家有n个房间,并且有n-1根树枝连接,每个房间都可以相互到达,且俩个房间之间的路线都是唯一的.天哪,他居然真的住在”树“上. 松鼠想邀请小熊维尼前来参观,并且还指定一份参观指南,他希望维尼能够按照他的指南顺序,先去a1,再去a2,......,最后到an,去参观新家.可是这样会导致维尼重复走很多房间,懒惰的维尼不停地推辞.可是松鼠告诉他,每走到一个房间,他就可以从房间拿一块糖果吃. 维尼是个馋家伙,立马就答应了.现在松鼠希望知道为了保证维尼有糖

BZOJ3631 松鼠的新家 Description 松鼠的新家是一棵树,前几天刚刚装修了新家,新家有n个房间,并且有n-1根树枝连接,每个房间都可以相互到达,且俩个房间之间的路线都是唯一的.天哪,他居然真的住在“树”上.松鼠想邀请小熊维尼前来参观,并且还指定一份参观指南,他希望维尼能够按照他的指南顺序,先去a1,再去a2,……,最后到an,去参观新家. 可是这样会导致维尼重复走很多房间,懒惰的维尼不听地推辞.可是松鼠告诉他,每走到一个房间,他就可以从房间拿一块糖果吃.维尼是个馋家伙,立马就答应

题目链接 松鼠的新家 差不多可以说是树链剖分的模板题了,直接维护即可. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define REP(i,n) for(int i(0); i < (n); ++i) #define rep(i,a,b) for(int i(a); i <= (b); ++i) #define dec(i,a,b) for(int i(a); i >= (b); --i) #define for_edge(

题目描述 松鼠的新家是一棵树,前几天刚刚装修了新家,新家有n个房间,并且有n-1根树枝连接,每个房间都可以相互到达,且俩个房间之间的路线都是唯一的.天哪,他居然真的住在”树“上. 松鼠想邀请小熊维尼前来参观,并且还指定一份参观指南,他希望维尼能够按照他的指南顺序,先去a1,再去a2,......,最后到an,去参观新家.可是这样会导致维尼重复走很多房间,懒惰的维尼不停地推辞.可是松鼠告诉他,每走到一个房间,他就可以从房间拿一块糖果吃. 维尼是个馋家伙,立马就答应了.现在松鼠希望知道为了保证维尼有

这个题就是一道树剖板子题,就是每走一步就把所有的经过点加一就行了.还有,我的树剖板子没问题!!!谁知道为什么板子T3个点!我不管了!反正这道题正常写A了. 题干: 题目描述 松鼠的新家是一棵树,前几天刚刚装修了新家,新家有n个房间,并且有n-1根树枝连接,每个房间都可以相互到达,且俩个房间之间的路线都是唯一的.天哪,他居然真的住在”树“上. 松鼠想邀请小熊维尼前来参观,并且还指定一份参观指南,他希望维尼能够按照他的指南顺序,先去a1,再去a2,......,最后到an,去参观新家.可是这样会导致

3631: [JLOI2014]松鼠的新家 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MB Description 松鼠的新家是一棵树,前几天刚刚装修了新家,新家有n个房间,并且有n-1根树枝连接,每个房间都可以相互到达,且俩个房间之间的路线都是唯一的.天哪,他居然真的住在"树"上.松鼠想邀请小熊维尼前来参观,并且还指定一份参观指南,他希望维尼能够按照他的指南顺序,先去a1,再去a2,--,最后到an,去参观新家. 可是这样会导致维尼重复走很多房间,懒惰

目录 题面 题目链接 题目描述 输入输出格式 输入格式 输出格式 输入输出样例 输入样例: 输出样例: 说明 说明 思路 AC代码 优化 优化后AC代码 总结 题面 题目链接 P3258 [JLOI2014]松鼠的新家 题目描述 松鼠的新家是一棵树,前几天刚刚装修了新家,新家有 $ n $ 个房间,并且有 $ n-1 $ 根树枝连接,每个房间都可以相互到达,且俩个房间之间的路线都是唯一的.天哪,他居然真的住在"树"上. 松鼠想邀请小熊维尼前来参观,并且还指定一份参观指南,他希望维尼能够

最开始的时候我在写线段树部分的时候还打了一个build,后来一想,打个球球大作战的build啊!!!有个锤子的用啊!!! #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; int n; int e,begin[maxn],next[maxn],to[maxn],a[maxn]; ],lazy[maxn<<]; int son[maxn],father[maxn],id[maxn],cnt,deep[maxn],size[maxn],top

题目链接 树链剖分基础题,路径权值修改+差分 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; ; int hd[N],ne,n,m,a[N],fa[N],son[N],dep[N],siz[N],top[N],dfn[N],rnk[N],tot,c[N]; ]; void addedge(int u,int v) {e[ne]= {v,hd[u]},hd[u]=ne++;} void dfs1(int u,i

传送门 分析: 树链剖分:x->y,将x到y的路径加一,并将x端点的答案-1,最后统计答案. 树上差分:x->y,x+1,y+1,lca-1,fa[lca]-1,并将x打上标记,最后统计前缀和时将打上标记的点-1. 两种方法最后都要将终点答案-1. code 差分 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; namespace IO { template<typename T> inline void read(T &

题目 P3258 [JLOI2014]松鼠的新家 解析 非常裸的一道树剖题 链上修改+单点查询的板子 记录一下所经过的点\(now[i]\),每次更新\(now[i-1]到now[i]\) 我们链上更新时上一次到的终点,是这一次一次更新的起点,又因为在\(a_n\)处可以不放糖,所以我们每次链上更新完成后,在上条链的终点位置处糖数\(-1\). 然后套板子直接做 代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 2e6

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/4109480.html,转载请注明出处] 我的博客主营地迁至github,欢迎朋友们有空去看看:http://breezedeus.github.io/,阅读体验好很多. 本文具体内容:http://breezedeus.github.io/2014/11/19/breezedeus-feature-mining-gbdt.html.

机器学习入门:极度舒适的GBDT拆解 本文旨用小例子+可视化的方式拆解GBDT原理中的每个步骤,使大家可以彻底理解GBDT Boosting→Gradient Boosting Boosting是集成学习的一种基分类器(弱分类器)生成方式,核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器,给误差率低的学习器高权重,给误差率高的学习器低权重,结合弱学习器和对应的权重,生成强学习器. Boosting算法要涉及到两个部分,加法模型和前向分步算法. 加法模型就是说强分类器由一系列弱分类器线性相加而成.一般组合形

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍

1. 背景 1.1 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法,它主要的思想是,每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向.损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项),认为损失函数越小,性能越好.而让损失函数持续下降,就能使得模型不断改性提升性能,其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降(讲道理梯度方向上下降最快). Gradient Boost是一个框架,里面可以套入很多不同的算法. 1.2 Gradient Boost

1. 提升方法 提升(boosting)方法是一种常用的统计学方法,在分类问题中,它通过逐轮不断改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能 0x1: 提升方法的基本思路 提升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(按照一定权重)的综合(例如线性组合加法模型)所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(strongly learnable)”和“弱可学习(weekly l