本文是要配合<统计学习方法>才能看懂的,因为中间有些符号和定义是直接使用书本中的 先弄明白以下三个公式: 1)Boost(提升法)=加法模型(即基函数的线性组合)+前向分步算法+损失函数 2)Adaboost=Boost+损失函数是指数函数(基函数可以任意) 3)提升树=Boost+基函数是决策树(损失函数可以任意) 由此可以看出: 1)Boost是一种算法框架,而这种框架是由加法模型和前向分步算法构成的. 2)Adaboost和提升树都是Boost的子集,都是由限定了Boost中某一部分元素…

源于博客 GBRT(梯度提升回归树)有好多名字,标题全是它的别名. 它是一种迭代的回归树算法,由多棵回归树组成,所有树的结论累加起来得到最终结果.在被提出之初与SVM一起被认为是泛化能力较强的算法. 主要由三个概念组成:回归决策树Regression Decistion Tree(即DT),梯度提升Gradient Boosting(即GB),Shrinkage .搞定这三个概念后就能明白GBDT是如何工作的,要继续理解它如何用于搜索排序则需要额外理解RankNet概念,之后便功德圆满.下文将逐…

原文:http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/48415435 GBDT,全称Gradient Boosting Decision Tree,叫法比较多,如Treelink. GBRT(Gradient Boost Regression Tree).Tree Net.MART(Multiple Additive Regression Tree)等.GBDT是决策树中的回归树,决策树分为回归树和分类树,分类树的衡量标准是最大熵,而回归…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单.而且非常easy出现过拟合的现象.于是引申出了很多变种决策树.就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比較典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在近期几年的paper上,如iccv这样的重量级会议.iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的. 模型组合+决策树相关算法有两种比較主要的形式:随机森林RF与GBDT,其他…

gbdt(又称Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多个决策树组成.它最早见于yahoo,后被广泛应用在搜索排序.点击率预估上. xgboost是陈天奇大牛新开发的Boosting库.它是一个大规模.分布式的通用Gradient Boosting(GBDT)库,它在Gradient Boosting框架下实现了GBDT和一些广义的线性机器学习算法. 本文首先讲解了gbdt的原…

常见算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost) 9.25r早上面网易数据挖掘工程师岗位,第一次面数据挖掘的岗位,只想着能够去多准备一些,体验面这个岗位的感觉,虽然最好心有不甘告终,不过继续加油. 不过总的来看,面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍. 因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样,更多的是看重你对基础知识的掌握(即学习能力和逻辑),实际项目中解决问题的能力(做了什么贡献). 先提一下奥卡姆剃刀:给定两个具有相同泛化误差的模型,较简单的模型比较复杂的模型更可取…

写一点自己理解的AdaBoost,然后再贴上面试过程中被问到的相关问题.按照以下目录展开. 当然,也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理解 实例 算法流程 公式推导 面经 Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.在说AdaBoost之前,先说说Boosting提升算法.Boosting算法是将"弱学习算法"提升为"强学习算法"的过程,主要思想是"三个臭皮匠顶个…

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看过别人的竞赛视频,知道GBDT这个算法应用十分广泛.林在第八讲,简单的介绍了AdaBoost,这一讲会更深入的从优化的角度看AdaBoost,然后引出GBDT算法,最后林对最近几讲的集成学习模型(Aggregation Models)做了个很棒的总结. 一.RandomForest Vs AdaBoost-DTree RF随机森林算法:通过bootstrapping有放回的抽样获取不同…

----------一个小的游戏体验,对于不太熟悉Xlab RF和GBRT同学们都叫参考,不喜勿喷,大神绕道,米姆达. . .. .---------- 6月初的时候LR 做到4.9后一直上不去,看群里火热的讨论RF.转而使用RF,几经折腾上手后.在当时的那批对LR来说非常好的特征处理下,结果F1仅仅有3.5左右.心灰意冷.. .然后又看到火热讨论GBRT,再转gbrt,刚上手.效果和RF差点儿相同.看到别的同学直接从LR转到RF和GBRT都效果好非常多,那个急啊.然后又是考试周.就一直拖拉到6…

1. 获得Boost 进入Boost的网站(http://www.boost.org/) 下载boost_1_62_0.zip 2. 解压Boost 解压 boost_1_62_0.zip ,比如解压到 D:\Program Files\boost\boost_1_62_0. 3. 仅需头文件的库 许多人会问:“我该如何安装Boost库?” 实际上,常使用的boost库函数是不需要安装的. 无需安装的库函数如下: Boost.Chrono Boost.Context Boost.Filesyst…