GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 只有实现只有原理

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 只有实现只有原理的相关文章

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法&协同过滤算法

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

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树

https://plushunter.github.io/2017/01/22/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%887%EF%BC%89%EF%BC%9AGBDT/ 原文地址:https://www.cnblogs.com/qniguoym/p/8136825.html

CART分类与回归树与GBDT(Gradient Boost Decision Tree)

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有差异.CAR

机器学习中的算法：决策树模型组合之GBDT（Gradient Boost Decision Tree）

[转载自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html] 前言 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等

Gradient Boost Decision Tree(&Treelink)

http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/04/2379615.html 1.      什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法,其学术上的名称是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树).GBDT是“模型组合+决策树”相关算法的两个基本形式中的一个,另外一个是随机森林(Random Forest),相较于GBDT要简单一些. 1.1    决策树 应用最广的分类算法之一

Parallel Gradient Boosting Decision Trees

本文转载自:链接 Highlights Three different methods for parallel gradient boosting decision trees. My algorithm and implementation is competitve with (and in many cases better than) the implementation in OpenCV and XGBoost (A parallel GBDT library with 750+

【Gradient Boosted Decision Tree】林轩田机器学习技术

GBDT之前实习的时候就听说应用很广,现在终于有机会系统的了解一下. 首先对比上节课讲的Random Forest模型,引出AdaBoost-DTree(D) AdaBoost-DTree可以类比AdaBoost-Stump模型,就可以直观理解了 1)每轮都给调整sample的权重 2)获得gt(D,ut) 3)计算gt的投票力度alphat 最后返回一系列gt的线性组合. weighted error这个比较难搞,有没有不用动原来的模型,通过输入数据上做文章就可以达到同样的目的呢? 回想bag

Gradient Boost Decision Tree（GBDT）中损失函数为什么是对数形式

由于最近要经常用到XGBOOST的包,不免对相关的GBDT的原理又重新学习了一遍, 发现其中在考虑损失函数的时候,是以对数log进行度量的,囿于误差平方和函数的印象 那么为什么是对数呢?可能是下面的原因: [通俗的解释] 对数损失是用于最大似然估计的.一组参数在一堆数据下的似然值,等于每一条数据的概率之积.而损失函数一般是每条数据的损失之和,为了把积变为和,就取了对数.再加个负号是为了让最大似然值和最小损失对应起来. [专业的解释] 链接:http://www.zhihu.com/questio

机器学习技法(11)--Gradient Boosted Decision Tree

AdaBoost D Tree有了新的权重的概念. 现在的优化目标,如何进行优化呢? 不更改算法的部门,而想办法在输入的数据方面做修改. 权重的意义就是被重复取到的数据的次数.这样的话,根据权重的比例进行重复的抽样.最后的结果也和之前一样能够表达权重的意义在里面了. 在一个fully grown tree的情况下: 应对办法: 如果剪枝剪到极限的时候: 就是AdaBoost Stump. 在AdaBoost中: 有阴影的部分就是用来投票决定G最终结果的.这个方程式延伸一下: 对他们这样投票的过程