转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html 前言 本文为学习boosting时整理的笔记,全文主要包括以下几个部分: 对集成学习进行了简要的说明 给出了一个Adboost的具体实例 对Adboost的原理与学习过程进行了推导 针对GBDT的学习过程进行了简要介绍 针对Xgboost的损失函数进行了简要介绍 给出了Adboost实例在代码上的简单实现 文中的内容是我在学习boosting时整理的资料与理解,如果有错误的地方请及时指出…

前言 这一篇内容我学了足足有五个小时,不仅仅是因为内容难以理解, 更是因为前面CART和提升树的概念和算法本质没有深刻理解,基本功不够就总是导致自己的理解会相互在脑子里打架,现在再回过头来,打算好好总结一下这两个强大的算法 感谢B站up老弓的学习日记的耐心讲解,附上链接 https://www.bilibili.com/video/BV1K5411g7nB 下面的截图也将从该视频中截出 GBDT GBDT概述 GBDT也是集成学习Boosting家族的成员,但是却和传统的Adaboost有很大的…

1. Boosting算法基本思路 提升方法思路:对于一个复杂的问题,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比任何一个专家单独判断好.每一步产生一个弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中,可以用于回归和分类问题:如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向,则称之为梯度提升(Gradient boosting). 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数,它的定义域是所有可行的弱函数集合(基函数):提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值.这种在函数域…

[ML学习笔记] XGBoost算法 回归树 决策树可用于分类和回归,分类的结果是离散值(类别),回归的结果是连续值(数值),但本质都是特征(feature)到结果/标签(label)之间的映射. 这时候就没法用信息增益.信息增益率.基尼系数来判定树的节点分裂了,那么回归树采用新的方式是预测误差,常用的有均方误差.对数误差等(损失函数).而且节点不再是类别,而是数值(预测值),划分到叶子后的节点预测值有不同的计算方法,有的是节点内样本均值,有的是最优化算出来的比如Xgboost. XGBoost…

Bagging 从原始样本集中抽取训练集.每轮从原始样本集中使用Bootstraping(有放回)的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中).共进行k轮抽取,得到k个训练集.(我们这里假设k个训练集之间是相互独立的,事实上不是完全独立) 每次使用一个训练集得到一个模型,k个训练集共得到k个模型.但是是同种模型.(注:k个训练集虽然有重合不完全独立,训练出来的模型因为是同种模型也是不完全独立.这里并没有具体的分类算法或回归方法,我们可以根据具体问…

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…

这四种都是非常流行的集成学习(Ensemble Learning)方式,在本文简单总结一下它们的原理和使用方法. Random Forest(随机森林): 随机森林属于Bagging,也就是有放回抽样,多数表决或简单平均.Bagging之间的基学习器是并列生成的.RF就是以决策树为基学习器的Bagging,进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择,这会使单棵树的偏差增加,但总体而言有利于集成.RF的每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本,剩下的样本可以用作袋外估计. 一般使用的是sk…

转载地址:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性. 根据基本学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致分为两大类:即基本学习器之间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及基本学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表就…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]如果你对智能推荐感兴趣,欢迎先浏览我的另一篇随笔:智能推荐算法演变及学习笔记 [最后再说一下]本文只对智能推荐算法中的CTR预估模型演变进行具体介绍! 一.传统CTR预估模型演变 1. LR 即逻辑回归.LR模型先求得各特征的加权和,再添加sigmoid函数. 使用各特征的加权和,是为了考虑不同特征的重要程度 使用sigmoid函数,是为了将值映射到 [0, 1…

前言 之前的学习中也有好几次尝试过学习该算法,但是都无功而返,不仅仅是因为该算法各大博主.大牛的描述都比较晦涩难懂,同时我自己学习过程中也心浮气躁,不能专心. 现如今决定一口气肝到底,这样我明天就可以正式开始攻克阿里云天池大赛赛题,所以今天一天必须把Adaboost算法拿下!!! Adaboost boosting与bagging boosting 个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,提高那些在前一轮被弱分类器分错的样本的权值,减小那些在前一轮被弱分类器分对的样本的权值, 使误…