DATA类 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; public class Data { private ArrayList<ArrayList<String>> trainData=new ArrayList<ArrayList<String>>(); public Ar

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

Java中的经典算法之冒泡排序(Bubble Sort) 神话丿小王子的博客主页 原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换至右端. 思路:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面.即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后.然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后.重复第一趟步骤,直至全部排序完成. 举例说明:要排序数组:int[] arr={6,3,8,2,9,1}; 第一趟排序: 比较,6大于3,交换位置

GBDT算法是一种监督学习算法.监督学习算法需要解决如下两个问题: 1.损失函数尽可能的小,这样使得目标函数能够尽可能的符合样本 2.正则化函数对训练结果进行惩罚,避免过拟合,这样在预测的时候才能够准确. GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合. 以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例,如下几副图形象的说明了机器学习的作用. 假设随着时间的变化对K话题存在如下样本: 如果没有有效的正则化,则学习结果会如下图所示: 这种情况下,学习结果跟样本非常符合,损失函数也非常小,但

Java中的查找算法之顺序查找(Sequential Search) 神话丿小王子的博客主页 a) 原理:顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位. b) 图例说明: 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 找到数组中存在数据8,返回位置. 代码演示: import java.util.Scanner; /* * 顺序查找 */ public class SequelSearch { publ

Java中的经典算法之选择排序(SelectionSort) 神话丿小王子的博客主页 a) 原理:每一趟从待排序的记录中选出最小的元素,顺序放在已排好序的序列最后,直到全部记录排序完毕.也就是:每一趟在n-i+1(i=1,2,…n-1)个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录.基于此思想的算法主要有简单选择排序.树型选择排序和堆排序.(这里只介绍常用的简单选择排序) b) 简单选择排序的基本思想:给定数组:int[] arr={里面n个数据}:第1趟排序,在待排序数据arr[1]~a

Java中的排序算法(2) * 快速排序 * 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists). * 步骤为: * 1. 从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot), * 2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边).在这个分割之后,该基准是它的最后位置.这个称为分割(partition)操作. * 3. 递归地(recursive)把

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

ubuntu命令行下java工程编辑与算法(第四版)环境配置 java 命令行 javac java 在学习算法(第四版)中的实例时,因需要安装配套的java编译环境,可是在编译java文件的时候总是出各种错误,特在此总结一下. ubuntu下java环境配置 由于网上教程比较多,而且也较全面,特此摆放一个链接,跟着此教程总就可以配置好oracle的java jdk,如果想更加省事,直接在命令行下键入java,会提示安装各种开源java jdk,只需要一个命令即可: sudo apt-get i

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈 看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+

Arrays.sort() 采用了2种排序算法 -- 基本类型数据使用快速排序法,对象数组使用归并排序. java的Collections.sort算法调用的是归并排序,它是稳定排序 方法一:直接插入 1.基本思路: 在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的.如此反复循环,直到全部排好顺序. 2.代码实现: (1)首先设定插入次数,即循环次数,for(int i=1;i<length;i++),从

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

java实现各种排序算法 import java.util.Arrays; public class SomeSort { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int[] a = { 1, 5, 6, 2, 7, 4, 9 };// 升序 // selectionSort(a); //bubbleSort(a); insertSort(a); System.out.println(

引用计数器法(Reference Counting) 引用计数器的实现很简单,对于一个对象A,只要有任何一个对象引用了A,则A的引用计数器就加1,当引用失效时,引用计数器减1.只要对象A的引用计数器的值为0,则对象A不可能再被使用. 存在的问题: l 无法处理循环引用,当对象A持有对象B的引用并且对象B持久对象A的引用,此时对象A和对象B的引用计数器都不为0.但是在系统中,却不存在任何第3个对象引用个A或B,此时A与b应该被回收,由于对象之间的相互引用导致垃圾回收期无法识别,引起内存泄漏. l

Java基础-使用JAVA代码剖析MD5算法实现过程 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器,其中弱分类器通常选择为CART树,每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练. 对于GBDT算法,其中重要的知识点为: 1.GBDT是梯度下降法从参数空间上升到函数空间的算法 2.其属于集成算法Boosting 3.损失函数的构造 一.GBDT损失函数 下面对于其损失函数做简单的讲解: GBDT的模型如下,其中T表示每棵树,总共集成了M颗. 其损失函数表示: 对于其中的L函数该如何选择,也就是关系到GBDT的损失函数构造问题了.一般来说,对于分类

  java sm4国密算法加密.解密 CreationTime--2018年7月5日09点20分 Author:Marydon 1.准备工作 所需jar包: bcprov-jdk15on-1.59.jar commons-lang3-3.1.jar import java.security.Key; import java.security.NoSuchAlgorithmException; import java.security.NoSuchProviderException; impor

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

GBDT算法梳理 学习内容: 1.前向分布算法 2.负梯度拟合 3.损失函数 4.回归 5.二分类,多分类 6.正则化 7.优缺点 8.sklearn参数 9.应用场景 1.前向分布算法 在学习模型时,每一步只学习一个基函数及其系数,逐步逼近优化函数式,从而简化优化的复杂度. 2.负梯度拟合 针对这个问题,大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值,进而拟合一个CART回归树.第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为 $r_{ti} = -\bigg[\frac{\pa

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/29802325 本文对Boosting家族中一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 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(Multiple Additive Regr

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