第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

摘要:本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍,然后编写程序实现决策树算法,再根据Python自带机器学习包实现决策树算法,最后从决策树引申至集成学习相关内容. 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法,在机器学习领域通常有着不错的表现,决策树在生活中决策去做某件事时,会根据自己的经验考虑到多种因素,那么在程序逻辑中使用if~else的堆叠,决定最终结果的过程其实就算是决策树的一种体现,如下图(举个不太恰当的例子).学术一点来说,决策树就是根据以往发生的事的概率,来评估风险,作出…

入坑<机器学习实战>: 本书的第一个机器学习算法是k-近邻算法(kNN),它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为…

本打算将GBDT和XGBoost放在一起,但由于涉及内容较多,且两个都是比较重要的算法,这里主要先看GBDT算法,XGBoost是GBDT算法的优化和变种,等熟悉GBDT后再去理解XGBoost就会容易的多 GBDT算法原理 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法 前面说到,提升树是每次训练将上一次训练的残差作为本次训练的样本,找出最优的决策树的过程,然后将所有模型进行叠加的过程.同样,GBDT也是一种前向加法算法模型,不同于提升树的是,GBDT每次将残差…

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有…

本文主要参考Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks一文. 1. 前言 神经网络具有很高的方差,不易复现出结果,而且模型的结果对初始化参数异常敏感. 使用集成模型可以有效降低神经网络的高方差(variance). 2. 使用集成模型降低方差 训练多个模型,并将预测结果结合到一起,能够降低方差. 多模型集成能起到作用的前提是,每个模型有自己的特点,每个模型预测出的误差是不同的. 简单的集成方式就是将预测结果取平均,该方法起作用的原因是,不…

本章介绍第一个机器学习算法:A-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨女-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用?7««^从文本文件中导人并解析数据: 再次,本书讨论了当存在许多数据来源时,.如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用匕近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统. 一.K-近邻算法概述--------->K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集…

摘要:上一节对决策树的基本原理进行了梳理,本节主要根据其原理做一个逻辑的实现,然后调用sklearn的包实现决策树分类. 这里主要是对分类树的决策进行实现,算法采用ID3,即以信息增益作为划分标准进行. 首先计算数据集的信息熵,代码如下: 1 import math 2 import numpy as np 3 4 5 def calcShannonEnt(data): 6 num = len(data) 7 # 保存每个类别的数目 8 labelCounts = {} 9 # 每一个样本 10…

前面对GBDT的算法原理进行了描述,通过前文了解到GBDT是以回归树为基分类器的集成学习模型,既可以做分类,也可以做回归,由于GBDT设计很多CART决策树相关内容,就暂不对其算法流程进行实现,本节就根据具体数据,直接利用Python自带的Sklearn工具包对GBDT进行实现. 数据集采用之前决策树中的红酒数据集,之前的数据集我们做了类别的处理(将连续的数据删除了,且小批量数据进行了合并),这里做同样的处理,将其看为一个多分类问题. 首先依旧是读取数据,并对数据进行检查和预处理,这里就不再赘述…