这四种都是非常流行的集成学习(Ensemble Learning)方式,在本文简单总结一下它们的原理和使用方法. Random Forest(随机森林): 随机森林属于Bagging,也就是有放回抽样,多数表决或简单平均.Bagging之间的基学习器是并列生成的.RF就是以决策树为基学习器的Bagging,进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择,这会使单棵树的偏差增加,但总体而言有利于集成.RF的每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本,剩下的样本可以用作袋外估计. 一般使用的是sk

1.RF 原理 用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的.在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类. 2.RF 优缺点 优点:(1)在数据集上表现良好,两个随机性的引入,使得随机森林不容易陷入过拟合.(2)在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势,两个随机性的引入,使得随机森林具有很好的抗噪声能力(3

Random Forest ​采用bagging思想,即利用bootstrap抽样,得到若干个数据集,每个数据集都训练一颗树. 构建决策树时,每次分类节点时,并不是考虑全部特征,而是从特征候选集中选取若干个特征用于计算.弱特征共有p个,一般选取m=sqrt(p)个特征.当可选特征数目很大时,选取一个较小的m值,有助于决策树的构建. ​当树的数量足够多时,RF不会产生过拟合,提高树的数量能够使得错误率降低. GBDT 采用Boosting思想(注意是Boosting,不是Boostrap)​ 不采

1.  RF(随机森林)与GBDT之间的区别 相同点: 1)都是由多棵树组成的 2)最终的结果都是由多棵树一起决定 不同点: 1)  组成随机森林的树可以是分类树也可以是回归树,而GBDT只由回归树组成 2)  组成随机森林的树可是并行生成,而GBDT只能是串行生成 3)  随机森林的结果是多棵树表决决定,而GBDT则是多棵树累加之和 4)  随机森林对异常值不敏感,而GBDT对异常值比较敏感 5)  随机森林是通过减少模型的方差来提高性能,而GBDT是减少模型的偏差来提高性能 6)  随机森林

正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使\(\beta=0\),当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增加了正则化项后,随着r的不断增加,原始的解空间会被不断压缩, 如果选择的\(\lambda\), 可以将最优点压缩到\(\tilde{\beta}\),从而得到复杂程度最小的模型. L2范数和损失

白话GBDT: https://blog.csdn.net/qq_26598445/article/details/80853873 优点: 预测精度高 适合低维数据 能处理非线性数据,该版本GBDT几乎可用于所有回归问题(线性/非线性),相对logistic regression仅能用于线性回归,GBDT的适用面非常广. 可以灵活处理各种类型的数据,包括连续值和离散值. 在相对少的调参时间情况下,预测的准确率也可以比较高.这个是相对SVM来说的. 使用一些健壮的损失函数,对异常值的鲁棒性非常强

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

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

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

曾经在看用RF和GBDT的时候,以为是非常相似的两个算法,都是属于集成算法,可是细致研究之后,发现他们根本全然不同. 以下总结基本的一些不同点 Random Forest: bagging (你懂得.原本叫Bootstrap aggregating) Recall that the key to bagging is that trees are repeatedly fit to bootstrapped subsets of the observations. One can show th

Netflix工程总监眼中的分类算法:深度学习优先级最低 摘要:不同分类算法的优势是什么?Netflix公司工程总监Xavier Amatriain根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归.SVM.决策树集成和深度学习,并谈了他的不同认识.他并不推荐深度学习为通用的分类技术. [编者按]针对Quora上的一个老问题:不同分类算法的优势是什么?Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答,他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归.SVM.决策树集成和深度学习,并谈了他的不同

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

作者:NgShawn 链接:https://www.nowcoder.com/discuss/33737?type=2&order=3&pos=19&page=1 来源:牛客网   机器学习 Boost算法 CART(回归树用平方误差最小化准则,分类树用基尼指数最小化准则) GBDT与随机森林比较. GBDT(利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值,拟合一个回归树) KKT条件用哪些,完整描述 KNN(分类与回归) L1 与 L2 的区别以及如何解

-------------------------------------------------------------------------[选择题]------------------------------------------------------------------------- 1.以下不属于判别模型的是:() A. 隐马尔科夫模型 B. 朴素贝叶斯法 C. 混合高斯模型 D.  SVM LLT:D 2.强化学习中的MDP模型不包括哪一类?() A. TD B. MC C

阿里.腾讯.京东.微软,各家算法&数据挖掘岗位面经大起底! 2016-02-24 36大数据 36大数据 作者: 江少华 摘要: 从2015年8月到2015年10月,花了3个月时间找工作,先后通过内推参加了美团.阿里蚂蚁金服.京东.腾讯.今日头条.Growing IO.微软这7个公司的面试,同时参加了网易游戏.LinkedI In中国这2个公司的笔试,拿到比较优 … 从2015年8月到2015年10月,花了3个月时间找工作,先后通过内推参加了美团.阿里蚂蚁金服.京东.腾讯.今日头条.Growin

41.线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣 如果模型是参数的线性函数,并且存在线性分类面,那么就是线性分类器,否则不是.常见的线性分类器有:LR,贝叶斯分类,单层感知机.线性回归常见的非线性分类器:决策树.RF.GBDT.多层感知机SVM两种都有(看线性核还是高斯核)线性分类器速度快.编程方便,但是可能拟合效果不会很好非线性分类器编程复杂,但是效果拟合能力强 42.数据的逻辑存储结构(如数组,队列,树等)对于软件开发具有十分重要的影响,试对你所了解的各种存储结构从运行速度.存储效率和适用场合等

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

一.决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在最近几年的paper上,如iccv这种重量级会议,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较基本的形式:随机森林RF与GBDT,其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸.        核心思想:其实很多"渐进梯度&

1. 讲讲SVM 1.1 一个关于SVM的童话故事 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是众多监督学习方法中十分出色的一种,几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍.关于SVM,流传着一个关于天使与魔鬼的故事. 传说魔鬼和天使玩了一个游戏,魔鬼在桌上放了两种颜色的球.魔鬼让天使用一根木棍将它们分开.这对天使来说,似乎太容易了.天使不假思索地一摆,便完成了任务.魔鬼又加入了更多的球.随着球的增多,似乎有的球不能再被原来的木棍正确分开,如下图所示. SVM实际上是在为

本文链接:https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/837497031. 概述在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,是很多的比赛的大杀器,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大.在2017年年1月微软在GitHub的上开源了LightGBM.该算法在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右.LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升算法.可用于排序,分类,回归以及很多

参考资料: 珍藏版 | 20道XGBoost面试题 推荐系统面试题之机器学习(一) -----树模型 1. 简单介绍一下XGBoost2. XGBoost与GBDT有什么不同3. XGBoost为什么使用泰勒二阶展开4. XGBoost为什么可以并行训练5. XGBoost为什么快6. XGBoost防止过拟合的方法7. XGBoost如何处理缺失值8. XGBoost中叶子结点的权重如何计算出来9. XGBoost中的一棵树的停止生长条件10. RF和GBDT的区别11. XGBoost如何处