基础概念 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是GradientBoosting算法的一个优化的版本,针对传统GBDT算法做了很多细节改进,包括损失函数.正则化.切分点查找算法优化等. xgboost的优化点 相对于传统的GBM,XGBoost增加了正则化步骤.正则化的作用是减少过拟合现象. xgboost可以使用随机抽取特征,这个方法借鉴了随机森林的建模特点,可以防止过拟合. 速度上有很好的优化,主要体现在以下方面: 1.现了分裂点寻找近似算法,先通过直方图算法

线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识.对于这一部分知识不清楚的同学能够參考上一篇文章<线性回归.梯度下降>. 本篇文章主要解说使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法. 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法,用于求得目标函数的最优值.简单的说就是:让我们的预測值与真实值总的拟合误差(即总残差)达到最小. 在线性回归中使用最小二乘法构建了损失函数: 上一篇文章<线性回归.梯度下降>中提到求解使损失函数J(θ)取最小的θ值有两种方法:梯度下降(gradien

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html 前言 本文为学习boosting时整理的笔记,全文主要包括以下几个部分: 对集成学习进行了简要的说明 给出了一个Adboost的具体实例 对Adboost的原理与学习过程进行了推导 针对GBDT的学习过程进行了简要介绍 针对Xgboost的损失函数进行了简要介绍 给出了Adboost实例在代码上的简单实现 文中的内容是我在学习boosting时整理的资料与理解,如果有错误的地方请及时指出

回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss 2019-06-04 20:09:34 clover_my 阅读数 430更多 分类专栏: 阅读笔记   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/90777964 回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold

目录 引言 Xgboost 参考文献 引言 集成学习, 在机器学习中是一个非常重要的思想: 把多个弱分类器精巧地组合在一起,成为一个很强大的学习器. 集成学习也因此一直处在风口浪边. 集成学习主要分为bagging 及boosting, 二者分别(主要)解决偏倚-方差分解中的方差与偏倚. 目前, 一般会认为boosting的效果会更好一些,故在这方面研究的就会多一些, 而陈天奇绝对是这一众人等的明星, 他携屠龙宝刀Xgboost 杀出重围, 莫敢争锋. xgboost在各大机器学习相关的竞赛中,

系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 第3章 损失函数 3.0 损失函数概论 3.0.1 概念 在各种材料中经常看到的中英文词汇有:误差,偏差,Error,Cost,Loss,损失,代价......意思都差不多,在本书中,使用"损失函数"和"Loss Function"这两个词汇,具体的损失函数符号用J来表示,误差值用loss表示. "损失"

XGBoost是boosting算法的其中一种.Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器,其更关注与降低基模型的偏差.XGBoost是一种提升树模型(Gradient boost machine),其将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型.讲解其原理前,先讲解一下CART回归树. 一.CART回归树 CART回归树中定义树为二叉树,通过GINI增益函数选定最优划分属性.由于CART为二叉树,与其他决策树相比其在选择了最优分

一.简介 XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写,其中“Gradient Boosting”一词在论文Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine中,由Friedman提出.XGBoost 也是基于这个原始模型改进的. XGBoost提出后,不仅成为各大数据科学比赛的必杀武器,在实际工作中,XGBoost也在被各大公司广泛地使用. 二.树集成 XGBoost属于Boosting集成学习算

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

XGBoost原理介绍 1. 什么是XGBoost XGBoost是一个开源机器学习项目,实现了GBDT算法,进行了算法和工程上的许多改进,广泛应用在Kaggle竞赛及许多机器学习竞赛中. 说到XGBoost,不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree).XGBoost本质上还是一个GBDT,力争把速度和效率发挥到极致,所以叫X (Extreme) GBoosted.两者都是boosting方法. 1.1 XGBoost树的定义 举个例子,要预测一家人对电子

网易公开课,监督学习应用.梯度下降 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 线性回归(Linear Regression) 先看个例子,比如,想用面积和卧室个数来预测房屋的价格 训练集如下 首先,我们假设为线性模型,那么hypotheses定义为 , 其中x1,x2表示面积和#bedrooms两个feature 那么对于线性模型,更为通用的写法为 其中把θ和X看成向量,并且x0=1,就可以表示成最后那种,两个向量相乘的形式 那

机器学习算法可以说是不少的,如果死记硬背的话,只能当时记得推导过程和步骤,过一段时间就又想不起来了,只能依稀记得一些影子.所以,应该找到算法的一些通用的方法来理解算法的思路以及推导过程. 我认为,最大似然估计和损失函数,就是机器学习算法的通用框架,是掌握机器学习算法的钥匙. 以下,用实际算法来证实这两把钥匙的威力. 1.Linear Regression.可以转化为求 损失函数最小,来求解参数θ. 之后用梯度下降法来实际求解θ.除了梯度下降这一个工具外,还有拟牛顿法,拉格朗日乘子法重要工具. 2

在两年半之前作过梯度提升树(GBDT)原理小结,但是对GBDT的算法库XGBoost没有单独拿出来分析.虽然XGBoost是GBDT的一种高效实现,但是里面也加入了很多独有的思路和方法,值得单独讲一讲.因此讨论的时候,我会重点分析和GBDT不同的地方. 本文主要参考了XGBoost的论文和陈天奇的PPT. 1. 从GBDT到XGBoost 作为GBDT的高效实现,XGBoost是一个上限特别高的算法,因此在算法竞赛中比较受欢迎.简单来说,对比原算法GBDT,XGBoost主要从下面三个方面做了优

前言 这一篇内容我学了足足有五个小时,不仅仅是因为内容难以理解, 更是因为前面CART和提升树的概念和算法本质没有深刻理解,基本功不够就总是导致自己的理解会相互在脑子里打架,现在再回过头来,打算好好总结一下这两个强大的算法 感谢B站up老弓的学习日记的耐心讲解,附上链接 https://www.bilibili.com/video/BV1K5411g7nB 下面的截图也将从该视频中截出 GBDT GBDT概述 GBDT也是集成学习Boosting家族的成员,但是却和传统的Adaboost有很大的

好文mark 转自机器之心 :https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分.L1.L2损失函数相信大多数人都早已不陌生.那你了解Huber损失.Log-Cosh损失.以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”.其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”.它能根据预测结果,衡

逻辑回归算法相信很多人都很熟悉,也算是我比较熟悉的算法之一了,毕业论文当时的项目就是用的这个算法.这个算法可能不想随机森林.SVM.神经网络.GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子,可是绝对不能小看这个算法,因为它有几个优点是那几个算法无法达到的,一是逻辑回归的算法已经比较成熟,预测较为准确:二是模型求出的系数易于理解,便于解释,不属于黑盒模型,尤其在银行业,80%的预测是使用逻辑回归:三是结果是概率值,可以做ranking model:四是训练快.当然它也有缺点,分类较多的y都不是很适用.下

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 71.看你是搞视觉的,熟悉哪些CV框架,顺带聊聊CV最近五年的发展史如何? 原英文:adeshpande3.github.io作者:Adit Deshpande,UCLA CS研究生译者:新智元闻菲.胡祥杰译文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2651986617&am

计算图中的操作 import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placeholder(dtype=tf.float32) m_const = tf.constant(3.) my_product = tf.multiply(x_data, m_const) for x_val in x_vals: print(se