转自:http://cos.name/2015/03/xgboost/ 本文作者:何通,SupStat Inc(总部在纽约,中国分部为北京数博思达信息科技有限公司)数据科学家,加拿大Simon Fraser University计算机学院研究生,研究兴趣为数据挖掘和生物信息学. 主页:https://github.com/hetong007 引言 在数据分析的过程中,我们经常需要对数据建模并做预测.在众多的选择中,randomForest, gbm和glmnet是三个尤其流行的R包,它们在Kag…

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从…

首先强调一下,这篇文章适合有很好的基础的人 梯度下降 这里不系统讲,只介绍相关的点,便于理解后文 先放一个很早以前写的 梯度下降 实现 logistic regression 的代码 def tiduxiajiang(): """梯度下降算法""" alpha=0.000001 # 学习率的确定方法:看权值 w 的数量级,如该脚本中每次迭代w在 10的-5次方左右:线性回归脚本里w在0.07左右 num=800 # 学习率对算法影响很大,先确定学…

Cesium Cesium 是一款面向三维地球和地图的,世界级的JavaScript开源产品.它提供了基于JavaScript语言的开发包,方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用,并在性能,精度,渲染质量以及多平台,易用性上都有高质量的保证. 效果图 关于裁剪 裁剪在PS下大概都很熟悉,框出一个矩形选择自己想要的部分就是裁剪功能了,那么,在三维里,在Cesium中,可以模拟这种动态裁剪模型效果,本文侧重于基于3dtiles模型的裁剪效果. 需要提前预习的接口 ClippingPlaneC…

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share xgboost入门与实战(原理篇) 前言: xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快…

http://wepon.me/ XGBoost风靡Kaggle.天池.DataCastle.Kesci等国内外数据竞赛平台,是比赛夺冠的必备大杀器.我在之前参加过的一些比赛中,着实领略了其威力,也取得不少好成绩.如果把数据竞赛比作金庸笔下的武林,那么XGBoost可谓屠龙刀,号令天下,莫敢不从!倚天不出,谁与争锋? XGBoost工具很多人都会用,但却很少有人知道其原理,在我写这篇文章之前,我也是一知半解,前阵子假期就抽空看了一下XGBoost的论文,了解了更多的细节,当然我不敢保证自己的理解…

XGBoost是一个机器学习味道非常浓厚的模型,在数学上非常规范,运用正则化.L2范数.二阶梯度.泰勒公式和分布式计算方法,对GBDT等提升树模型进行优化,不仅能处理更大规模的数据,而且运行效率特别高.看完了XGBoost的原理后,我只能借用邓紫棋在<我是歌手>舞台上唱<喜欢你>时说的那句话:“太漂亮啦”,来表达我内心的感受. 怎么学习XGBoost这个模型呢?我是沿着 “ 决策树(CART)—AdaBoost—GBDT—XGBoost ” 这样的路线来学习的,所幸这正是比较顺的一…

XGBoost是boosting算法的其中一种.Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器,其更关注与降低基模型的偏差.XGBoost是一种提升树模型(Gradient boost machine),其将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型.讲解其原理前,先讲解一下CART回归树. 一.CART回归树 CART回归树中定义树为二叉树,通过GINI增益函数选定最优划分属性.由于CART为二叉树,与其他决策树相比其在选择了最优分…

关于xgboost的学习推荐两篇博客,每篇看2遍,我都能看懂,你肯定没问题 两篇方法互通,知识点互补!记录下来,方便以后查看 第一篇:作者:milter链接:https://www.jianshu.com/p/7467e616f227 第二篇:https://blog.csdn.net/a1b2c3d4123456/article/details/52849091 1.你需要提前掌握的几个知识点 1.监督学习 监督学习就是训练数据有标签的学习.比如说,我有10万条数据,每个数据有100个特征,还…