Xgboost集成算法
集成算法思想:
Xgboost基本原理:
Xboost中是一个树(函数)接着一个树(函数)往里加,每加一个树都希望整体表达效果更好一些,即:目标函数逐步减小。
每加入一个函数,使目标函数逐渐减小,整体表达效果提升。
xgboost目标函数推导:
Xgboost集成算法的更多相关文章
- 跟我学算法-xgboost(集成算法)基本原理推导
1.构造损失函数的目标函数 2.对目标函数进行泰勒展开 3.把样本遍历转换成叶子节点遍历,合并正则化惩罚项 4.求wj进行求导,使得当目标函数等于0时的wj的值 5.将求解得到的wj反导入方程中,解得 ...
- 机器学习之——集成算法,随机森林,Bootsing,Adaboost,Staking,GBDT,XGboost
集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ...
- 集成算法——Ensemble learning
目的:让机器学习效果更好,单个不行,群殴啊! Bagging:训练多个分类器取平均 Boosting:从弱学习器开始加强,通过加权来进行训练 (加入一棵树,比原来要强) Stacking:聚合多个分类 ...
- 一小部分机器学习算法小结: 优化算法、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成算法、Word2Vec等
优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx ...
- 机器学习 - 算法 - 集成算法 - 分类 ( Bagging , Boosting , Stacking) 原理概述
Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bo ...
- 6.集成算法boosting----AdaBoost算法
1.提升算法 提升算法实为将一系列单一算法(如决策树,SVM等)单一算法组合在一起使得模型的准确率更高.这里先介绍两种Bagging(代表算法随机森林),Boosting(代表算法AdaBoost-即 ...
- 机器学习 —— 决策树及其集成算法(Bagging、随机森林、Boosting)
本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 决策树--------------------------------------------- ...
- 机器学习集成算法--- 朴素贝叶斯,k-近邻算法,决策树,支持向量机(SVM),Logistic回归
朴素贝叶斯: 是使用概率论来分类的算法.其中朴素:各特征条件独立:贝叶斯:根据贝叶斯定理.这里,只要分别估计出,特征 Χi 在每一类的条件概率就可以了.类别 y 的先验概率可以通过训练集算出 k-近邻 ...
- 机器学习入门-集成算法(bagging, boosting, stacking)
目的:为了让训练效果更好 bagging:是一种并行的算法,训练多个分类器,取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法,根据前一次的结果,进行加权来提高 ...
随机推荐
- C++初学(1) 简单的加减乘除取余运算代码
//---------------+-*/%算法---------------------------------------------------------- #include <iost ...
- js遍历ajax回调函数返回值中的object对象
function printObject(obj) { //obj = {"cid":"C0","ctext":"区县& ...
- lightoj 1031【区间DP,未完待续】
题意: 给你一个n,再给你n个数,每个数<1e4; 有两个player交替取数字,每个人每一次能拿一个或多个,交替在两边拿. 游戏终止在所有的数字被取完. 两个人的分数就是所取得的数字大小总和. ...
- template code 引用的一些问题
1.问题: 引用同一个norlib.tt 下面的tt . 一个KSTrade 正确. 一个 NDAP就报错. 报错说源文件某个函数有错误 helper.Common.tt 错误 2.结果: NDAP ...
- childNodes和Children的区别
1.childNodes: 标准的,返回指定元素的子元素集合,包括HTML属性,所有属性,文本.可以通过nodeType来判断是哪种类型的节点,只有当nodeType==1时才是元素节点,2是属性节点 ...
- (构造)51NOD 1080 两个数的平方和
给出一个整数N,将N表示为2个整数i与j的平方之和(i <= j),如果有多种表示,按照i的递增序输出. 例如:N = 130,130 = 3^2 + 11^2 = 7^2 + 9^2(注:3^ ...
- TCP协议深度刨析
这篇文章主要是详细说明TCP的拥塞控制,因为它对于我们理解整个TCP/IP协议栈非常重要,但我个人能力有限,其中引用了很多网上其他博主的文章,在下文引用处都有说明,主要是让整篇文章能够连贯,不至于让所 ...
- c++ 优先级大全
重置优先级
- scikit-learning教程(四)选择合适的估计量
选择正确的估计 解决机器学习问题的最困难的部分通常是找到合适的工作量. 不同的估计器更适合于不同类型的数据和不同的问题. 下面的流程图旨在给用户一些关于如何处理关于哪些估计器尝试您的数据的问题的粗略指 ...
- Codeforces Round #405 (rated, Div. 2, based on VK Cup 2017 Round 1) C
Description In the army, it isn't easy to form a group of soldiers that will be effective on the bat ...