gbdt的最大优点,和决策树一样,高度可解释,最喜欢的分类模型:) #!/usr/bin/env python #coding=gbk # ============================================================================== # \file print-fastreank-tree.py # \author chenghuige # \date 2014-10-04 00:34:59.825146 # \Descriptio…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记来源于CDA DSC,L2-R语言课程所学进行的总结. 一.介绍:梯度提升树(Gradient Boost Decision Tree) Boosting算法和树模型的结合.按次序建立多棵树,每棵树都是为了减少上一次的残差(residual),每个新的模型的建立都是为了使之前模型的残差往梯度方向减少.最后将当前得到的决策树与之前的那些决策…

GBDT与XGB区别 1. 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器(gblinear),这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题) 2. 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数.顺便提一下,xgboost工具支持自定义代价函数,只要函数可一阶和二阶求导 3. xgboost在代价函数里加入了正则项,用于控制模型的复杂度.正则项里包含了树的叶子…

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.…

机器学习入门:极度舒适的GBDT拆解 本文旨用小例子+可视化的方式拆解GBDT原理中的每个步骤,使大家可以彻底理解GBDT Boosting→Gradient Boosting Boosting是集成学习的一种基分类器(弱分类器)生成方式,核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器,给误差率低的学习器高权重,给误差率高的学习器低权重,结合弱学习器和对应的权重,生成强学习器. Boosting算法要涉及到两个部分,加法模型和前向分步算法. 加法模型就是说强分类器由一系列弱分类器线性相加而成.一般组合形…

大家好,在100天搞定机器学习|Day63 彻底掌握 LightGBM一文中,我介绍了LightGBM 的模型原理和一个极简实例.最近我发现Huggingface与Streamlit好像更配,所以就开发了一个简易的 LightGBM 可视化调参的小工具,旨在让大家可以更深入地理解 LightGBM. 网址: https://huggingface.co/spaces/beihai/LightGBM-parameter-tuning 我只随便放了几个参数,调整这些参数可以实时看到模型评估指标的变化…

上篇博客<iOS可视化动态绘制八种排序过程>可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西.在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如<图的物理存储结构与深搜.广搜>.当然之前写的程序是比较抽象的.上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程,今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分,今天我们要画的图是无向图,并且每个点到其他点都有直接的连线.今天我们就基于此图来做一些事情.当然本篇博客在画图时我们使用的是Bezier曲线来画的,因为之前也聊过关于Bezier的相关东…

1:如何使用 1:点击下载:.NET可视化调试工具 (更新于2016-12-29 19:11:00) (终于彻底兼容了部分VS环境下无法使用的问题) 2:解压RAR后执行:CYQ.VisualierSetup.exe 成功后关掉提示窗口即可. PS:一次运行,支持各个VS版本,终身提高调试的效率,而且没任何副作用. 2:开源及后续升级地址: 开源地址:http://code.taobao.org/svn/cyqopen/trunk/CYQ.Visualizer/ 后续升级获取地址:https:/…

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm…

前面几篇博客都是关于排序的,在之前陆陆续续发布的博客中,我们先后介绍了冒泡排序.选择排序.插入排序.希尔排序.堆排序.归并排序以及快速排序.俗话说的好,做事儿要善始善终,本篇博客就算是对之前那几篇博客的总结了.而本篇博客的示例Demo也是在之前那些博客Demo的基础上做的,也算是集成了各种排序的方法,然后给出了可视化的解决方案.今天博客的内容还是比较有趣的. 因为本猿是做iOS开发的,所以就使用iOS相关的组件来表示上述各种排序的过程.使用可视化方式来感受一下上述这些排序方法的异同.本篇博客所使…