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

原文链接:https://jiroujuan.wordpress.com/2013/10/09/skyline-anomalous-detect-algorithms/ Skyline内部提供了9个预定义的算法,这些算法要解决这样一个问题: input:一个timeseries output:是否异常 3-sigma 一个很直接的异常判定思路是,拿最新3个datapoint的平均值(tail_avg方法)和整个序列比较,看是否偏离总体平均水平太多.怎样算“太多”呢,因为standard devi

1.Adaboost算法原理,优缺点: 理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说,使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络.对于决策树,Adaboost分类用了CART分类树,而Adaboost回归用了CART回归树. Adaboost算法可以简述为三个步骤: (1)首先,是初始化训练数据的权值分布D1.假设有N个训练样本数据,则每一个训练样本最开始时,都被赋予相同的权值:w1=1/N. (2)然后,训练弱分类器hi.具体训练过程中是:如果某个训练样本点,被弱分类器h

编者注:别想歪了!我们说的是“机器学习”~ 在携程技术中心推出的线上公开课程[携程技术微分享]上,来自携程酒店研发的BI经理潘鹏举,介绍了如何借助大数据和算法,通过机器学习去克服酒店服务行业挑战,给用户带来更好的预订体验,希望能对你有所启发.以下为全文实录. PS:关注携程技术中心微信号(ctriptech),回复“微分享”,可获得[携程技术微分享]最新课程信息. 大家好,我叫潘鹏举,人称PPJ,来自携程酒店研发BI.上图是我的自我介绍,简单做了一下标签,做了词云可视化. 不知道各位有谁不知道携

一般来说集成学习可以分为三大类: 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 一.Bagging(1996) 1.随机森林(1996) RF = bagging + random-combination C&RT (1)RF介绍 RF通过Bagging的方式将许多个CART组合在一起,不考虑计算代价,通常树越多越好. RF中使用CART没有经过剪枝操作,一般会有比较大的偏差(variance),结合Bagging的平均效果可以降低CART的偏

集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5): 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分

前言 之前的学习中也有好几次尝试过学习该算法,但是都无功而返,不仅仅是因为该算法各大博主.大牛的描述都比较晦涩难懂,同时我自己学习过程中也心浮气躁,不能专心. 现如今决定一口气肝到底,这样我明天就可以正式开始攻克阿里云天池大赛赛题,所以今天一天必须把Adaboost算法拿下!!! Adaboost boosting与bagging boosting 个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,提高那些在前一轮被弱分类器分错的样本的权值,减小那些在前一轮被弱分类器分对的样本的权值, 使误

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中

转载请注明出处: 我所遇见的世界会更美好 我曾经逢人就说总是遇到这样那样错误无法解决,但是这些问题只要静下心来仔细思考根本没有解决不了的问题. 其实明明,超级超级简单,然而被老师讲的天花乱坠, 栈: 顺序栈 起初base top指针 都指向数组式栈的栈底,增加(删除也同理)在top增加元素 top++(指针的位置和元素值)链式栈 一个无头结点的单链表,首元结点尾结点分别指向队头和队尾,初始都指向空结点指针,这里无需用top和base表示, 删除是删除首元结点,增加也是在首元结点之前增加结点  队

01.安全设计Checklist 输入验证 校验跨信任边界传递的不可信数据(策略检查数据合法性,含白名单机制等)格式化字符串时,依然要检验用户输入的合法性,避免可造成系统信息泄露或者拒绝服务 禁止向Java Runtime.exec()方法传递不可信.未净化的数据(当参数中包含空格,双引号,以-或者/符号开头表示一个参数开关时,可能会导致参数注入漏洞),建议如果可以禁止JVM执行外部命令,未知漏洞的危害性会大大降低,可以大大提高JVM的安全性. 验证路径之前应该先将其标准化为实际路径(特殊的文件

1.集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法,参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大.集成算法本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起.集成算法可以分为同质集成和异质集成,同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类型的学习器,比如都是决策树:异质集成是集成算法中的个体学习器由不同类型的学习器组成的.(目前比较流行的集成算法都是同质算法,而且基本都是基于决策树或者神经网络的) 集成算法是由多个弱学习器组成的算法,

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.

Java安全编码标准 具体参考Rules 输入验证和数据净化(IDS)规则风险评估概要 IDS00-J净化穿越受信边界的非受信数据 IDS01-J验证前标准化字符串 IDS02-J在验证之前标准化路径名 IDS03-J不要记录未经净化的用户输入 IDS04-J限制传递给ZipInputStream的文件大小 IDS05-J使用ASCII字符集的子集作为文件名和路径名 IDS06-J从格式字符串中排除用户输入 IDS07-J不要向Runtime.exec 方法传递非受信.未净化的数据 IDS08-

随机森林:bagging思想,可以并行,训练集权值相同 可以是分类树,回归树 输出结果(分类树):多数投票         (回归树):均值 减少方差 对异常数据不敏感 GBDT:拟合损失函数 boosting思想,只能串行,训练集权值不同 以CART为基学习器 只能是回归树 输出结果:所有结果的累加或是加权累加 减少偏差 对异常数据敏感 boosting tree:         减少上一次的残差 将预测结果的差值作为新的训练数据 损失函数为平方损失或者指数损失 gradient boost

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 前面我

申明:本文非笔者原创,原文转载自:https://github.com/SecurityPaper/SecurityPaper-web/blob/master/_posts/2.SDL%E8%A7%84%E8%8C%83%E6%96%87%E6%A1%A3/2018-08-17-SDL-3-java%E5%AE%89%E5%85%A8%E7%BC%96%E7%A0%81%E8%A7%84%E8%8C%83.md 1输入验证和数据合法性校验 程序接受数据可能来源于未经验证的用户,网络连接和其他不受

一.项目目录 (一)数据加载 基础统计 特征分类 基本分布(scatter) (二)数据分析 正态性检验 偏离度分析 (hist | scatter) 峰度分析 (hist | scatter) 分散度分析 (box) 特征本身分散度 SalePrice 的分散度 方差齐次检验 方差分析 (bar) scipy.stats.f_oneway() pandas.Series.corr() 协方差分析(-1~+1) 协方差热图 (heatmap) 协方最大关联图 (pairplot) (三)数据处理

一.机器学习是什么 机器学习的英文名称叫Machine Learning,简称ML,该领域主要研究的是如何使计算机能够模拟人类的学习行为从而获得新的知识和技能,并且重新组织已学习到的知识和和技能,使之在应用中能够不断完善自身的缺陷与不足. 简单来说,机器学习就是让计算机从大量的数据中学习到相关的规律和逻辑,然后利用学习来的规律来预测以后的未知事物. 二.开发机器学习应用程序的步骤 1)收集数据 2)准备输入数据 3)分析输入数据 4)训练算法 5)测试算法 6)使用算法 三.python 1.优

Adaptive Boosting是一种迭代算法.每轮迭代中会在训练集上产生一个新的学习器,然后使用该学习器对所有样本进行预测,以评估每个样本的重要性(Informative).换句话来讲就是,算法会为每个样本赋予一个权重,每次用训练好的学习器标注/预测各个样本,如果某个样本点被预测的越正确,则将其权重降低:否则提高样本的权重.权重越高的样本在下一个迭代训练中所占的比重就越大,也就是说越难区分的样本在训练过程中会变得越重要: 先记住这个图: 整个迭代过程直到错误率足够小或者达到一定的迭代次数为止

公司需要将几个windows系统tomcat中间件下开发的j2ee系统部署到linux系统websphere7中间件下去运行. 这就需要做系统的适配工作.由于时间比较久了,具体问题就不详细写了.把这个适配工作主要可能涉及到的方面,遇到的问题表现做了一个小的总结,希望能够帮到有需要的同学. 主要修改的有以下几个方面: 1. web.xml的webapp声明标签版本改为2.4(websphere7不兼容webapp更高版本号,如大于2.4则websphere会内存溢出,直接挂掉). 2. 将数据库连

总结自<深入理解java虚拟机> 很多博客在讲虚拟机内存模型时,比较宽泛或者粗化,甚者,不准确,以下是我的一个笔记照片 运行时数据区可以分为两部分:线程共享区和线程私有区 一.线程共享区 这部分区域又分为堆(Heap)和方法区(也就是通常所说的非堆内存) 1.Heap (1)堆是在JVM启动时创建,主要存放对象实例,在虚拟机规范中的描述是:所有的对象实例以及数组都要在堆上分配,但是随着技术的发展,这一点也并不绝对了: (2)堆是垃圾收集器管理的主要区域,因此有时也成为"GC堆&quo