【机器学习】--GBDT算法从初始到应用

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【机器学习】--GBDT算法从初始到应用

一.前述提升是一种机器学习技术,可以用于回归和分类的问题,它每一步产生弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中:如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的,那么就称为梯度提升(Gradient boosting)提升技术的意义:如果一个问题存在弱预测模型,那么可以通过提升技术的办法得到一个强预测模型. 二.算法过程给定输入向量X和输出变量Y组成的若干训练样本(X 1 ,Y 1 ),(X 2 ,Y 2 )......(X n ,Y n ), 目标是找到近似函数F(X),使得损…

机器学习系列------1. GBDT算法的原理

GBDT算法是一种监督学习算法.监督学习算法需要解决如下两个问题: 1.损失函数尽可能的小,这样使得目标函数能够尽可能的符合样本 2.正则化函数对训练结果进行惩罚,避免过拟合,这样在预测的时候才能够准确. GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合. 以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例,如下几副图形象的说明了机器学习的作用. 假设随着时间的变化对K话题存在如下样本: 如果没有有效的正则化,则学习结果会如下图所示: 这种情况下,学习结果跟样本非常符合,损失函数也非常小,但…

机器学习技法-GBDT算法

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看过别人的竞赛视频,知道GBDT这个算法应用十分广泛.林在第八讲,简单的介绍了AdaBoost,这一讲会更深入的从优化的角度看AdaBoost,然后引出GBDT算法,最后林对最近几讲的集成学习模型(Aggregation Models)做了个很棒的总结. 一.RandomForest Vs AdaBoost-DTree RF随机森林算法:通过bootstrapping有放回的抽样获取不同…

机器学习排序算法：RankNet to LambdaRank to LambdaMART

使用机器学习排序算法LambdaMART有一段时间了,但一直没有真正弄清楚算法中的所有细节. 学习过程中细读了两篇不错的博文,推荐给大家: 梯度提升树(GBDT)原理小结徐博From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview 但经过一番搜寻之后发现,目前网上并没有一篇透彻讲解该算法的文章,所以希望这篇文章能够达到此目的. 本文主要参考微软研究院2010年发表的文章From RankNet to LambdaRank to LambdaMA…

GBDT算法简述

提升决策树GBDT 梯度提升决策树算法是近年来被提及较多的一个算法,这主要得益于其算法的性能,以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现,有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发,比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM 一.监督学习 1. 监督学习的主要任务监督学习是机器学习算法中重要的一种,对于监督学习,假设有m个训练样本: 其中, ,如分类问题:也可以为连续值,如回归问题.在监督学习中利用训练样本训练出模型,该模型能够细线从样本特征 . 为了能够对映射F进行…

[Machine Learning] 机器学习常见算法分类汇总

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传…