文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 随机森林 2 bagging 3 神秘的63.2% 4 随机森林 vs bagging 5 投票策略 6 随机森林的特点 6.1 优点 6.2 bias 与 variance 6.3 随机森林降低偏差证明 为什么现在还要学习随机森林? 随机森林中仍有两个未解之谜(对我来说).随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别. 随机森林(Rand…
文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这…
文章来自微信公众号:[机器学习炼丹术] 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法.之前已经在其他博文…
文章来自微信公众号:[机器学习炼丹术] 文章目录: 目录 0 前言 1 基本概念 2 梯度 or 残差 ? 3 残差过于敏感 4 两个基模型的问题 0 前言 先缕一缕几个关系: GBDT是gradient-boost decision tree GBDT的核心就是gradient boost,我们搞清楚什么是gradient boost就可以了 GBDT是boost中的一种方法,boost还有XGBoost,adaboost. GBDT的基模型一般是CART 1 基本概念 [Boost] 就是让…
欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 前面机器学习方法(四)决策树讲了经典的决策树算法,我们讲到决策树算法很容易过拟合,因为它是通过最佳策略来进行属性分裂的,这样往往容易在train data上效果好,但是在test data上效果不好.随机森林random forest算法,本质上是一种ensemble的方法,可以有效的降低过拟合,本文将具体讲解. Background…
文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术] 目录 1 什么是非均衡 2 8种解决办法 2.1 重采样(四种方法) 2.2 调整损失函数 2.3 异常值检测框架 2.4 二分类变成多分类 2.5 EasyEnsemble 1 什么是非均衡 分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题,目前有琳琅满目的方法来完成分类.然而在真实的应用环境中,分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的"少数派",比如: 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾邮件识别 检测…
文章转自[机器学习炼丹术] 线性回归解决的是回归问题,逻辑回归相当于是线性回归的基础上,来解决分类问题. 1 公式 线性回归(Linear Regression)是什么相比不用多说了.格式是这个样子的: \(f_{w,b}(x)=\sum_i{w_ix_i}+b\) 而逻辑回归(Logistic Regression)的样子呢? \(f_{w,b}(x)=\sigma(\sum_i{w_ix_i}+b)\) 要记住的第一句话:逻辑回归可以理解为在线性回归后加了一个sigmoid函数.将线性回归变…
目录 Bagging算法和随机森林 一.Bagging算法和随机森林学习目标 二.Bagging算法原理回顾 三.Bagging算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 流程 四.随机森林详解 4.1 随机森林和Bagging算法区别 五.随机森林拓展 5.1 Extra Trees 5.2 Totally Random Trees Embedding 5.3 Isolation Forest 六.随机森林流程 6.1 输入 6.2 输出 6.3 流程 七.随机森林优缺点 7.1 优点 7.…
一:Bagging与随机森林 与Boosting族算法不同的是,Bagging和随机森林的个体学习器之间不存在强的依赖关系,可同时生成并行化的方法. Bagging算法 bagging的算法过程如下: 1:从原始样本集中使用Bootstraping自助采样的方法随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复)2:对于k个训练集,我们训练k个模型(这k个模型可以根据具体问题而定,比如决策树,knn等)3:对于分类问题:由k个模型的预测结果投票表决产生…
1. 随机森林 Random Forest(随机森林)是Bagging的扩展变体,它在以决策树 为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择,因此可以概括RF包括四个部分: 1,随机选择样本(放回抽样): 2,随机选择特征: 3,构建决策树: 4,随机森林投票(平均).  随机森林优缺点: 优点: 1.在数据集上表现良好,相对于其他算法有较大优势(训练速度,预测准确度): 2. 能够处理很高维的数据,并不用特征选择,而且训练完后,给出特征的重要性: 3.…