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

时间： 2024-10-07 09:56:06

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

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

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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)

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Spark机器学习(11)：协同过滤算法

协同过滤(Collaborative Filtering,CF)算法是一种常用的推荐算法,它的思想就是找出相似的用户或产品,向用户推荐相似的物品,或者把物品推荐给相似的用户.怎样评价用户对商品的偏好?可以有很多方法,如用户对商品的打分.购买.页面停留时间.保存.转发等等.得到了用户对商品的偏好,就可以给用户推荐商品.有两种方法:用户A喜欢物品1,商品2和物品1很相似,于是把物品2推荐给用户A:或者用户A和用户B很类似,B喜欢商品2,就将商品2推荐给用户A.所以协同过滤分为两类:基于用户的协同过滤

Parallel Gradient Boosting Decision Trees

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基于Spark MLlib平台的协同过滤算法---电影推荐系统

基于Spark MLlib平台的协同过滤算法---电影推荐系统又好一阵子没有写文章了,阿弥陀佛...最近项目中要做理财推荐,所以,回过头来回顾一下协同过滤算法在推荐系统中的应用. 说到推荐系统,大家可能立马会想到协同过滤算法.本文基于Spark MLlib平台实现一个向用户推荐电影的简单应用.其中,主要包括三部分内容: 协同过滤算法概述基于模型的协同过滤应用---电影推荐实时推荐架构分析一.协同过滤算法概述本人对算法的研究,目前还不是很深入,这里简单的介绍下其工作原理. 通常,

Mahout实现基于用户的协同过滤算法

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.