首先推荐 刘建平 的博客学习算法原理推导,这位老师的讲解都很详细,不过GBDT的原理讲解我没看明白, 而是1.先看的https://blog.csdn.net/zpalyq110/article/details/79527653这篇博客,用实例让读者对该算法有一个清晰的了解: 2.接着是刘建平老师 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html 的文章,其实目前我看着还是有点晦涩,但是可以之后相互参考看 3.在刘建平老师的评论中 还看到了https:/…

1. 背景 1.1 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法,它主要的思想是,每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向.损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项),认为损失函数越小,性能越好.而让损失函数持续下降,就能使得模型不断改性提升性能,其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降(讲道理梯度方向上下降最快). Gradient Boost是一个框架,里面可以套入很多不同的算法. 1.2 Gradient Boost…

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(…

XGBoost原理学习总结 前言 ​ XGBoost是一个上限提别高的机器学习算法,和Adaboost.GBDT等都属于Boosting类集成算法.虽然现在深度学习算法大行其道,但很多数据量往往没有太大,无法支持神经网络,并且如风控等一些业务需要可解释的算法模型,所以XGBoost等一众集成学习算法还是有很大的用武之地的.最近在一直准备找工作,重新复盘机器学习算法,所以把最近学得的东西记录在此,方便之后学习回顾. 1. XGBoost与GBDT的联系与区别 ​ XGBoost具体上是GBDT的工…

机器学习入门:极度舒适的GBDT拆解 本文旨用小例子+可视化的方式拆解GBDT原理中的每个步骤,使大家可以彻底理解GBDT Boosting→Gradient Boosting Boosting是集成学习的一种基分类器(弱分类器)生成方式,核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器,给误差率低的学习器高权重,给误差率高的学习器低权重,结合弱学习器和对应的权重,生成强学习器. Boosting算法要涉及到两个部分,加法模型和前向分步算法. 加法模型就是说强分类器由一系列弱分类器线性相加而成.一般组合形…

IIS 原理学习 首先声明以下内容是我在网上搜索后整理的,在此只是进行记录,以备往后查阅只用. IIS 5.x介绍 IIS 5.x一个显著的特征就是Web Server和真正的ASP.NET Application的分离.作为Web Server的IIS运行在一个名为InetInfo.exe的进程上,InetInfo.exe是一个Native Executive,并不是一个托管的程序,而我们真正的ASP.NET Application则是运行在一个叫做aspnet_wp的Worker Proce…

zookkeper原理学习  https://segmentfault.com/a/1190000014479433   https://www.cnblogs.com/felixzh/p/5869212.html…

xgb原理: https://www.jianshu.com/p/7467e616f227 https://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51206410 参数解释: https://www.jianshu.com/p/1100e333fcab GBDT原理 https://blog.csdn.net/xsqlx/article/details/51330627 解释得很详细的一个博客,同时与svm,lr进行比较,讲解了GBDT用于分类时的原理…

GIS原理学习目录 内容提要 本网络教程是教育部“新世纪网络课程建设工程”的实施课程.系统扼要地阐述地理信息系统的技术体系,重点突出地理信息系统的基本技术及方法. 本网络教程共分八章:第一章绪论,重点介绍地理信息系统的组成.功能.由来与发展:第二章阐述空间数据结构.模型和空间数据库设计:第三章较详细地介绍了空间数据的采集标准和质量控制:第四章为空间数据处理,阐述拓扑关系的建立.图形编辑.数据变换.数据压缩和插值.图像处理和更新等内容:第五章阐述了空间查询和空间分析,包括度量分析.叠置分析.三维分…

SVM与SVR支持向量机原理学习与思考(一) 转:http://tonysh-thu.blogspot.com/2009/07/svmsvr.html 弱弱的看了看老掉牙的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与支持向量回归(Support Vector Regression, SVR),发现知道的太少太弱了,基础知识要好好补一补. SVM的原理参考http://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machinehttp://z…