RF.GBDT和XGBoost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单个学习器的泛化能力和鲁棒性.  根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致分为两大类:即个体学习器之间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表就是Boosting,后者的代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest). 1. GBDT和XGBoost区别 XGBOOS

在学习AdaBoosting和online Boosting, 最好有bagging和boosting基础,这样看起来比较会比较顺.有空再补上. AdaBoost 算法的主要思想之一就是在训练集上维护一套权重分布,初始化时 ,Adaboost 为训练集的每个训练例指定相同的权重 1/m.接着调用弱学习算法进行迭代学习.每次迭代后更新训练集上不同样本的权值,对训练失败的样本赋以较大的权重,也就是让学习算法在后续的学习过程中集中对比较难的训练例进行学习 首先给定一个弱学习算法和训练集 ( x1 ,

引自http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7712217 Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting 这些术语,我经常搞混淆,现在把它们放在一起,以示区别.(部分文字来自网络,由于是之前记的笔记,忘记来源了,特此向作者抱歉) Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own

1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一. 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义. 二. 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性. 三. 能够同时处理数据型和常规型属性.其他的技术往往要求数据属性的单一. 四. 决策树是一个白盒模型.如果给定一个观察的模型,那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式. 五. 易于通过静态测试来对模型进行评测.表示有可能测量该

Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting 这些术语,我经常搞混淆,现在把它们放在一起,以示区别.(部分文字来自网络,由于是之前记的笔记,忘记来源了,特此向作者抱歉) Bootstraping: 名字来自成语"pull up by your own bootstraps",意思是依靠你自己的资源,称为自助法,它是一种有放回的抽样方法,它是非参数统计中一种重

最近学习<西瓜书>的集成学习之Boosting算法,看了一个很好的例子(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737),为了方便以后理解,现在更详细描述一下步骤. AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本质思想如下: 以最大准确率拟合第一个学习器: 第二个需要修正第一个的错误:筛选出错误并把它们放大: 第三个再修正之前的错误: 重复以上步骤,直到学习器数目达事先指定的值,再将这些学习器进行加权结合. 给定数据集如下: 注: 1)y的取值只

集成学习是一大类模型融合策略和方法的统称,以下以bagging和boosting为例进行说明: 1.boosting boosting方法训练分类器采用串行的方式,每个弱分类器之间是相互依赖的,尤其后一个弱分类器是依赖于前一个分类器的分类结果而构建的 此方法的基本思想是在每一层训练时,对前一层基分类器分错的样本,基于更高的权重,测试时,根据各层分类器的结果加权得到最终结果,即boosting方法的中心思想是进行迭代学习. 2.bagging bagging采用并行的方式进行弱分类器的训练,各个弱

http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 ================================================================ GBDT与xgboost区别 GBDT XGBOOST的区别与联系 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

http://math.mit.edu/~rothvoss/18.304.3PM/Presentations/1-Eric-Boosting304FinalRpdf.pdf Consider MIT Admissions [qualitative quantitative] • 2-class system (Admit/Deny) • Both Quantitative Data and Qualitative Data • We consider (Y/N) answers to be Qu

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在"强可学习"和"弱科学习"的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行"组合提升或者说是强化"得到一个性能赶超强可学习算法的算法.如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表. 2.分类算法提升的思路: 1.找到一个弱分类器,分类器简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等

转:http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时,看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍,以下是搜索得到的原文,没找到博客作者的地址, 在这里致谢作者的研究. 一并列出一些找到的介绍boosting算法的资源: (1)视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing    htt

组合分类器: 组合分类器有4种方法: (1)通过处理训练数据集.如baging  boosting (2)通过处理输入特征.如 Random forest (3)通过处理类标号.error_correcting output coding (4)通过处理学习算法.如voting 1 bagging from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier me

前言: 本文总结的常见机器学习算法(主要是一些常规分类器)大概流程和主要思想. 朴素贝叶斯: 有以下几个地方需要注意: 1. 如果给出的特征向量长度可能不同,这是需要归一化为通长度的向量(这里以文本分类为例),比如说是句子单词的话,则长度为整个词汇量的长度,对应位置是该单词出现的次数. 2. 计算公式如下: 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开.要注意一点就是 的计算方法,而由朴素贝叶斯的前提假设可知, = ,因此一般有两种,一种是在类别为ci的那些样本集中,找到wj出现次数的总和,然

http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时,看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍,以下是搜索得到的原文,没找到博客作者的地址, 在这里致谢作者的研究. 一并列出一些找到的介绍boosting算法的资源: (1)视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing    http:

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是 机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的 不断发展,相信这方面的人才需求也会越

前言: 当做重要决定时,大家可能综合考虑多个专家而不是一个人的意见.机器学习处理问题也是如此,这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式,前几天看了一个称作adaboost方法的介绍,今天和大家分享一下. 一.bagging算法:基于数据随机抽样的分类器构建方法 自举汇聚法,也称为bagging算法,就是从原始数据集中选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集大小相等,每个数据集都是在原始数据集中选择一个样本来进行替换得到的,这里的替换意味着可以多吃选择同一个样本

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app,总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域,于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理,为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.

Boosting简单介绍 分类中通常使用将多个弱分类器组合成强分类器进行分类的方法,统称为集成分类方法(Ensemble Method).比較简单的如在Boosting之前出现Bagging的方法,首先从从总体样本集合中抽样採取不同的训练集训练弱分类器,然后使用多个弱分类器进行voting,终于的结果是分类器投票的优胜结果.这样的简单的voting策略通常难以有非常好的效果.直到后来的Boosting方法问世,组合弱分类器的威力才被发挥出来.Boosting意为加强.提升,也就是说将弱分类器提升

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app.总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域.于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理.为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.