gc原理小结

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Bagging与随机森林算法原理小结

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1. bagging的原理在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

梯度提升树(GBDT)原理小结

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…

集成学习之Adaboost算法原理小结

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

【转】Java 内存模型及GC原理

一个优秀Java程序员,必须了解Java内存模型.GC工作原理,以及如何优化GC的性能.与GC进行有限的交互,有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统.实时系统等,只有全面提升内存的管理效率,才能提高整个应用程序的性能. 本文将从JVM内存模型.GC工作原理,以及GC的几个关键问题进行探讨,从GC角度提高Java程序的性能. 一.Java内存模型按照官方的说法:Java 虚拟机具有一个堆,堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配. JVM主要管理两种类型内存:堆和非堆,堆内存…

JVM初探- 内存分配、GC原理与垃圾收集器

JVM初探- 内存分配.GC原理与垃圾收集器标签 : JVM JVM内存的分配与回收大致可分为如下4个步骤: 何时分配 -> 怎样分配 -> 何时回收 -> 怎样回收. 除了在概念上可简单认为new时分配外, 我们着重介绍后面的3个步骤: I. 怎样分配- JVM内存分配策略对象内存主要分配在新生代Eden区, 如果启用了本地线程分配缓冲, 则优先在TLAB上分配, 少数情况能会直接分配在老年代, 或被拆分成标量类型在栈上分配(JIT优化). 分配的规则并不是百分百固定, 细节主要取…

梯度提升树(GBDT)原理小结(转载)

在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(…