https://www.zybuluo.com/yxd/note/611571 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29765582 gbdt 在看统计学习方法的时候 理解很吃力. 参考了以上两篇文章,作者写的非常好. 冒昧转载过来. 机器学习-一文理解GBDT的原理-20171001   现在网上介绍gbdt算法的文章并不算少,但总体看下来,千篇一律的多,能直达精髓的少,有条理性的就更稀少了.我希望通过此篇文章,能抽丝剥茧般的向初学者介绍清楚这个算法的原理所在.如果仍不清…

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…

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…

                              GBDT && XGBOOST Outline Introduction GBDT Model XGBOOST Model GBDT vs. XGBOOST Experiments References Introduction Gradient Boosting Decision Tree is a machine learning technique for regression and classification prob…

本文将结合实际工作当中遇到的一些问题和情况来解析SVC的作用以及一些比较易混淆和难理解的概念,方便日后工作用到或者遗忘时可以直接在自己曾经学习总结的博客当中直接查找到. 首先应该清楚SVC的作用是什么,SVC主要有以下两个作用:. 一.服务发现 现在工作当中都将微服务项目部署到K8S上,因为每个项目都是很多个服务的集合,每个服务一般又都是由很多个pod组成的,那么当请求想要访问这个服务的时候如何将请求能够很好地找到这些POD并将请求分发给他们呢? 即使是同一组服务他们的pod是在集群的不同位置的…

目录 xgboost CART(Classify and Regression Tree) GBDT(Gradient Boosting Desicion Tree) GB思想(Gradient Boosting) DT树(Desicion Tree) 横空出世的前向分步算法 GB再解释 GBDT 大BOSS--xgboost 训练xgboost xgboost模型 目标函数 正则化项处理 理论终章 最终章-拨开云雾见月明 多说一嘴 xgboost xgboost是一个监督模型,它对应的模型就是…

集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ———————————————————————————————————————————— 集成算法  集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器. 弱分类器(weaklearner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(准确率稍大于百分之50,可以是之前学过的逻辑…

假设你是C/C++谁刚开始学习,看这本书.因为也许你读其他的书还不如不看.一定要选择一本好书. 假设你正在准备工作,请认真看这本书,由于这本书会教会你工作中必备的知识,相信你即将面临的语法类题目不会超出此书的范围. 假设你已经工作了一到三年,那么是时候提高自己的技术水平了,从第一章看起,这本书给解释工作中遇到的疑惑: 假设你已经工作了三年以上,而且准备以软件开发为自己的职业,我没什么要多说的.自己看看就明确了. 进入文字教程 进入官方视频教程@优酷 进入留言 进入1000道C/C++练习题笔试题…

Xgboost是GB算法的高效实现,xgboost中的基学习器除了可以是CART(gbtree)也可以是线性分类器(gblinear). 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,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). 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. x…

在学习移动端布局的时候,你肯定听说过"viewport"这个词,然后去问度娘或谷歌.你会惊奇的发现,这个viewport不简单,居然有那么多兄弟——layout viewport.visual viewport.ideal viewport.这些都是什么鬼,然后就硬着头皮去发现他们的不同,找了很多资料,很想搞懂他们,最后可能是越看越懵逼,或者就豁然开朗的懂了(我是觉得自己豁然开朗的懂了,所以才写博客记录一下感想,不对之处欢迎来喷...).虽然自己也知道,移动端开发入门没那么难,一句代码…