从决策树.随机森林.GBDT最终到XGBoost,每个热门算法都不是孤立存在的,而是基于一系列算法的改进与优化.决策树算法简单易懂可解释性强,但是过拟合风险很大,应用场景有限:随机森林采用Bagging采样+随机属性选择+模型集成的方法解决决策树易过拟合的风险,但是牺牲了可解释性:GBDT在随机森林的基础上融合boosting的思想建立树与树之间的联系,使森林不再是互相独立的树存在,进而成为一种有序集体决策体系:XGBoost在GBDT的基础上更进一步,将每轮迭代的目标函数中加入正则项,进一步降

上一篇我们学习和实现了CART(分类回归树),不过主要是针对离散值的分类实现,下面我们来看下连续值的cart分类树如何实现 思考连续值和离散值的不同之处: 二分子树的时候不同:离散值需要求出最优的两个组合,连续值需要找到一个合适的分割点把特征切分为前后两块 这里不考虑特征的减少问题 切分数据的不同:根据大于和小于等于切分数据集 def splitDataSet(dataSet, axis, value,threshold): retDataSet = [] if threshold == 'lt

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取

原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:34(递归 获取连续值问题) 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路.

1. 连续型特征的常用的归一化方法.离散型特征one-hot编码的意义 2. 度量特征之间的相关性:余弦相似度和皮尔逊相关系数

# 2.1处理缺失值,连续值用均值填充 continuous_fillna_number = [] for i in train_null_ix: if(i in continuous_ix): mean_v = df_train[i].mean() continuous_fillna_number.append(mean_v) df_train[i] = df_train[i].fillna(mean_v) np.save("continuous_fillna_number.npy"

找连续数 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1033    Accepted Submission(s): 371 Problem Description 小度熊拿到了一个无序的数组,对于这个数组,小度熊想知道是否能找到一个k 的区间,里面的 k 个数字排完序后是连续的. 现在小度熊增加题目难度,他不想知道是否有这样的 k

目标:解决北京河流矢量polygon 转栅格的问题 设置栅格大小和影像一致30*30----结果发现,因为cell过大,原本连续的是矢量面变得不连续了,特别细的河流会出现间断(如下图所示): 1号 网上搜索矢量转栅格出现空白的问题大多是由于矢量拓扑关系有问题导致,所以需要拓扑检查等,但我这个是因为河流太细,算法可能缺少种子点了. 检验这个想法的方式:将cell设置成10*10,然后看有无间断----结果如下图果然很完美 2号 改进方法1:将cell大小为10的栅格数据--进行重采样为30大小的-

--从10001起,借用生成的行号,批量编号表记录 ; update t1 set t1.newNo=t2.newNo from student t1 join (select id, (row_number() over(order by id) + @start) newNo from student) t2 on t1.id=t2.id

集成学习之Boosting -- AdaBoost 集成学习之Boosting -- Gradient Boosting 集成学习之Boosting -- XGBoost Gradient Boosting 可以看做是一个总体的算法框架,起始于Friedman 的论文 [Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine] .XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 是于2015年提出的一个新的 Gr

一.XGBoost参数解释 XGBoost的参数一共分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression).booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价.我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数. 学习目标参数:控制训练目标的表现.我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上.比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类,这都是目标参数所提供的. Note: 我下面介绍的参数都是我觉得比较重要的, 完整参数请戳

https://www.zybuluo.com/Dounm/note/1031900 GBDT算法详解 http://mlnote.com/2016/10/05/a-guide-to-xgboost-A-Scalable-Tree-Boosting-System/ XGboost: A Scalable Tree Boosting System论文及源码导读 2016/10/29XGboost核心源码阅读 2016/10/05XGboost: A Scalable Tree Boosting S

1. # creates a real valued column for dense numeric data tf.contrib.layers.real_valued_column(    column_name,    dimension=1,    default_value=None,    dtype=tf.dtypes.float32,    normalizer=None) 2.我们无法将字符串直接输入模型.相反,我们必须先将字符串映射到数字或分类值.分类词汇列提供了一种以 o

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net

问题描述 ctr的全称是click through rate,就是预估用户的点击率,可以用于推荐系统的ranking阶段.ctr预估可以理解为给用户的特征.item的特征以及context的特征(比如日期,时间等),然后计算出user item pair的点击率. 问题定义 P(Y=1|X_{user},X_{item},X_{context}) 就是计算上面的概率. 模型梳理 LR.SVM等线性模型 线性模型的特点是将用户特征,Item特征以及Context特征做一些预处理,然后concat后

正文:14pt 代码:15px 1 初探数据 先看看我们的数据,长什么样吧.在Data下我们train.csv和test.csv两个文件,分别存着官方给的训练和测试数据. import pandas as pd #数据分析 import numpy as np #科学计算 from pandas import Series,DataFrame data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv") da

作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢. 1.引言 先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings/ 嵌套是一种相对低维的空间,可以将高维矢量映射到这种低维空间里.通过使用嵌套,可以让在大型输入(比如代表字词的稀疏矢量)上进行机器学习变得更加容易.在理想情况下,嵌套可以将语义上相似的不同输入映射到嵌套空间里的邻近处,以此来捕获输入的语义.一个模型学习到的嵌套,也可以被其他模型重用. 1- 协同过滤的目的 协同过滤是一项可以预测用户兴趣(根据很多

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏.购买等.本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律. 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特

决策树算法原理(CART分类树) CART回归树 决策树的剪枝 决策树可以作为分类算法,也可以作为回归算法,同时特别适合集成学习比如随机森林. 1. 决策树ID3算法的信息论基础   1970年昆兰找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程,昆兰把这个算法叫做ID3. 熵度量了事物的不确定性,越不确定的事物,熵就越大.随机变量X的熵的表达式如下: 其中n代表X的n种不同的离散取值.而pi代表了X取值为i的概率,log为以2或者e为底的对数.举个例子,比如X有2个可能的取值,而这两个取值各为1