1.优化模型的两种策略: 1)基于残差的方法 残差其实就是真实值和预测值之间的差值,在学习的过程中,首先学习一颗回归树,然后将“真实值-预测值”得到残差,再把残差作为一个学习目标,学习下一棵回归树,依次类推,直到残差小于某个接近0的阀值或回归树数目达到某一阀值.其核心思想是每轮通过拟合残差来降低损失函数. 总的来说,第一棵树是正常的,之后所有的树的决策全是由残差来决定. 2)使用梯度下降算法减小损失函数. 对于一般损失函数,为了使其取得最小值,通过梯度下降算法,每次朝着损失函数的负梯度方向逐步移…

GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类.回归.排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的.本文尝试一步一步梳理GB.GBDT.xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展和改进了GDBT,xgboost算法更快,准确率也相对高一些. 1. Gradient boosting(GB) 机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化loss Function, Gradient…

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…

GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类.回归.排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的.本文尝试一步一步梳理GB.GBDT.xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展和改进了GDBT,xgboost算法更快,准确率也相对高一些. 1. Gradient boosting(GB) 机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化loss Function, Gradient…

系列文章:<机器学习实战>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国…

假设说世界上仅仅能存在一种基于密度的聚类算法的话.那么它必须是DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise).DBSCAN作为基于密度聚类算法的典型,相对于Kmeans,最大长处是能够自己决定聚类数量.同一时候能够过滤一些噪点.但相对的.对传入的參数较为敏感,而且參数调优全靠经验. 一.算法 对于算法部分仅仅做一些"感性"的分析.详细算法的理论证明以及更精确的形式化描写叙述參考Wiki:http:/…

第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务. 这些关系可以有两种形式: 频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一块的物品的集合. 关联规则(associational rules): 暗示两种物品之间可能存在很强的关系. 相关术语 关联分析(关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析(associati analysis) 或者 关联规则学习(association rule…

本文由云+社区发表 GBDT 是常用的机器学习算法之一,因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎. 这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理,后续再写一个实战篇. 1.决策树的分类 决策树分为两大类,分类树和回归树. 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面: 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄.网页的相关程度: 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天 晴天没有实际意义: 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁 3…

学习内容: 前向分布算法 负梯度拟合 损失函数 回归 二分类,多分类 正则化 优缺点 sklearn参数 应用场景 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58105824 GBDT是一种采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法并以决策树作为基函数的提升方法.通俗来说就是,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论加起来形成最终答案. 一.前向分步算法(考虑加法模型) 要理解GBDT算法,得先来了解一下什么是前向分步算法.下面一起来瞧瞧. 加法模型是这样的:  (就是基…

博客转载自:https://blog.csdn.net/sunflower_boy/article/details/50783179 zbar算法是现在网上开源的条形码,二维码检测算法,算法可识别大部分种类的一维码(条形码),比如I25,CODE39,CODE128,不过大家更关心的应该是现在很火的QR码的解码效率,随着现在生活中QR码的普及,扫码支付等行为越来越多的被人们接受,关于QR码是什么,QR码的解码流程是什么样的.本篇文章就互联网上的一个开源解码算法zbar进行简单剖析. 源码可以在网…