梯度提升(gradient boosting)算法

最新推荐文章于 2024-07-22 08:12:53 发布

FeynmanWang

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分类专栏：学习笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/FeynmanWang/article/details/47102683

本文介绍了梯度提升算法的原理和步骤。首先通过初始化一个简单的模型来减少损失函数，然后逐步构建新的回归树以拟合残差，不断优化模型，最终形成强大的预测模型。该算法涉及损失函数、负梯度、残差估计和叶节点优化等关键概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

算法：

$\qquad$ 输入：训练数据集 $T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\},x_i\in\Bbb R^n,y_i\in\Bbb R\text{；损失函数} L(y,f(x));$
$\qquad$ 输出：回归树 f^

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自然语言处理之文本分类：Gradient Boosting技术详解

zhubeibei168的博客

05-10

725

梯度提升（Gradient Boosting）是一种Boosting技术，它使用梯度下降法来最小化损失函数。在自然语言处理（NLP）的文本分类任务中，梯度提升算法可以有效地处理高维稀疏数据，如词袋模型或TF-IDF表示的文本特征。梯度提升算法的核心思想是通过迭代地添加新的弱学习器来逐步减少训练数据的损失，每个弱学习器专注于减少前一个模型的残差。新闻分类是自然语言处理中一个常见的文本分类任务，其目标是将新闻文章自动归类到预定义的类别中，如体育、科技、娱乐等。

梯度提升类（Gradient Boosting）方法的总结

Ri-yao的博客

07-12

1443

基于boosting集成的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代学习一棵树来拟合前棵树的预测结果与真值的残差。通过叶子节点的权重及实例映射到叶子节点的索引函数来定义树。令其中，固定一较大的学习率（如lr=0.1），进行n_estimators调优；固定学习率和n_estimators，对树的参数进行调优：步骤类型参数名称1树的深度、节点分裂的限制2叶子节点限制3行/列采样(正则化参数alpha、lambda调优)降低学习率，确定理想参数。

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梯度提升（Gradient Boosting）算法

Microstrong

10-13

3636

我的个人微信公众号：Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities ...

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法（Gradient Boosting）

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从头了解Gradient Boosting算法

52AI人工智能

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目的虽然大多数Kaggle竞赛获胜者使用各种模型的叠加/集合，但是一个特定的模式是大部分集合的部分是梯度提升（GBM）算法的一些变体。以最新的Kaggle比赛获胜者为例：Michael Jahrer的解决方案是在安全驾驶的预测中的表示学习。他的解决方案是6个模型的混合。1 个LightGBM（GBM的变体）和5个神经网络。虽然他的成功归因于他为结构化数据发明的新的半监督学习，但梯度提升模型也发挥了

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u013263891的博客

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梯度提升树（Gradient Boosting Trees, GBT）是一种提升方法，将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器。其基本思想是通过迭代地添加新树来逐步减少预测误差。

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Gradient Boosting算法理论

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机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq群号：696721295）介绍 梯度提升(Gradient Boosting)是一种用于回归和分类问题的机器学习技术。它集成弱预测模型，典型的是决策树，产生一个强预测模型。该方法分阶段建立弱模型，在每个阶段通过优化一个任意可微的损失函数建立弱模型。下面，我们以简单的最小二乘回归解释梯度提升法的原理。最小二乘法的目标是，通过最小化均方误差 ...