xgboost简易推导

最新推荐文章于 2020-03-08 15:07:20 发布
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xgboost是一个集大成的算法，下面仅仅是一个简单的推导过程，其中的算法思想需要我们去深入理解掌握，若有问题，欢迎提出探讨。
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简易kcf推导演示
05-13
标题中的“简易kcf推导演示”指的是一个关于KCF（Kernelized Correlation Filter）算法的简化版本，这个算法主要用于目标检测和跟踪。KCF是一种高效的目标跟踪技术，它利用了光流信息和循环卷积来提高跟踪速度和准确...
GBDT算法的优缺点
热门推荐
suv1234的博客
05-20 2万+
优点： 预测精度高 适合低维数据 能处理非线性数据 缺点： 并行麻烦（因为上下两棵树有联系） 如果数据维度较高时会加大算法的计算复杂度
xgboost原理与推导
u010899985的博客
08-05 6244
　　GBDT和xgboost在工业界被越来越多的使用，尤其是在一些数据比赛中经常能看到它的身影，虽然在使用起来不难，但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。本文在分享xgboost之前，先一步一步梳理GB，GBDT，xgboost，它们之间有非常紧密的联系，GBDT是以决策树（CART）为基学习器的GB算法，xgboost扩展和改进了GDBT，xgboost算法更快，准确率也相对高一些。 1.梯度增...
GBDT的优点和缺点_参数
wj1298250240的博客
01-03 7736
GBDT的优点和缺点_参数 优点、 缺点和参数。 梯度提升决策树是监督学习中最强大也最常用的模型之一。 其主要缺点是需要仔细调参，而且训练时间可能会比较长。 与其他基于树的模型相同，它也通常不适用于高维稀疏数据 优点： 与其他基于树的模型类似，这一算法不需要对数据进行缩放就可以表现得很好，而且也适用于二元特征与连续特征同时存在的数据集。 参数： 梯度提升树模型的主要参数包括 树的数量 n_esti...
机器学习面试必知：GBDT
Neekity的博客
03-05 829
Freidman提出了梯度提升算法，利用最速下降法的近似方法，关键是利用损失函数的负梯度在当前模型的值−[∂L(y,f(xi))∂f(xi)]f(x)=fm−1(x)-[\frac{\partial L(y,f(x_{i}))}{\partial f(x_{i})}]_{f(x)=f_{m-1}(x)}−[∂f(xi​)∂L(y,f(xi​))​]f(x)=fm−1​(x)​作为回归问题提升树算...
gbdt到xgboost的一些理论推导.rar
05-05
标题中的“gbdt到xgboost的一些理论推导”指的是从梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）过渡到XGBoost这一机器学习算法的过程。GBDT和XGBoost都是用于回归和分类任务的集成学习方法，它们在实际...
元组推导式代码python
08-24
元组推导式代码python 元组推导式（Tuple Comprehension）是 Python 中一种强大且灵活的数据结构，它可以快速生成大量数据。以下是对元组推导式的详细解释： 什么是元组推导式？ 元组推导式是 Python 中的一种...
softmax函数推导
01-01
softmax函数的详细推导过程，看完了就知道softmax怎么来的为什么这么弄。
python列表推导式操作解析
09-18
Python列表推导式是Python语言中的一个强大特性，它提供了一种简洁且高效的方式来创建新的列表。通过在一行内表达循环和条件判断，列表推导式可以极大地减少代码的复杂性和体积，使得代码更加易读。 列表推导式的...
操作系统模拟实验—短作业调度算法（SJF）Python实现
丿回到火星去
04-01 4066
本次实验是基于Python3.x的环境. INPUT_DATA = [('A',1,5), ('B',4,5), ('C',2,3), ('D',10,2)] # 模拟文件 (作业名字， 作业到达时间， 作业运行时间) ALL_JOB = [] # 从文件读进来的作业 ARRIVED_JOB = [] #就绪队列 import time from math import ceil cla...
操作系统模拟实验—高优先权优先调度算法JS实现
丿回到火星去
04-13 2157
高优先权优先调度算法 优先级调度的含义 当该算法用于作业调度时，系统从后备作业队列中选择若干个优先级最高的，且系统能满足资源要求的作业装入内存运行。 当该算法用于进程调度时，将把处理机分配给就绪进程队列中优先级最高的进程。 调度算法的两种方式 优先级调度算法细分成如下两种方式： 非抢占式优先级算法 在这种调度方式下，系统一旦把处理机分配给就绪队列中优先级最高的进程后，该进程就能一直执行下去...
多标签分类评估方式（Metrics for measuring the prediction quality of a multi-label system）
丿回到火星去
04-17 1841
Metrics for measuring the prediction quality of a multi-label system 大多数情况下，机器学习，深度学习中我们经常面对的分类问题大多是二分类，多类问题，但是有时候我们也会有多标签分类问题的产生。 对于多标签问题，我们需要一个合理客观的评价这个分类器好坏的方式，在这里根据 Some remarks on predicting mult...
滑动平均模型（MA）—tensorflow
丿回到火星去
03-26 1209
在采用梯度下降的方式训练神经网络的时候，我们使用滑动平均模型会在一定的程度上提高最终模型在测试集上的表现。 在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型，在初始化ExponentialMovingAverage的时候，需要提供一个衰减率（decay）。这个衰减率将来控制模型更新的速度，ExponentialMovingAver...
图像处理—OpenCV相关简单操作
丿回到火星去
03-31 670
引言 本篇博客只简单介绍下Python中openCV库中对图像的简单处理及相关操作，介绍常用API的使用，方便自己查阅和向读者简单介绍下。但是读者了解但不应局限于此，图像操作对面向API的话，我们很容易就能实现对图像的操作，我们更应该去学习图像操作的原理，无非就是对图像矩阵中像素的一系列的操作，学习这些才能让我们更清楚的去了解图像。 1. openCV库的安装 最方便的是使用PIP安装会自动下载...
2019大数据挑战赛（特征工程部分代码）
丿回到火星去
03-03 651
以下仅为总特征的部分特征 import pandas as pd import numpy as np import difflib from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence import gensim import gc import warnings from sklearn.preprocessing import ...
2019全国高校大数据应用创新竞赛Baseline
丿回到火星去
03-03 625
网址 : https://ai.futurelab.tv/tournament/2 ### 1. 导入需要的工具包并查看数据 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse from ke...
mnist数据集实践（tensorflow实现）
丿回到火星去
03-03 420
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data MNIST_data_folder="E:\Code\jupyter_notebook_file\Tensorflow\MNIST_data" mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data...
SVM简易推导
丿回到火星去
03-08 415
下面仅仅是一个简单的推导过程，其中的算法思想需要我们去深入理解掌握，若有问题，欢迎提出探讨。
xgboost数学推导
最新发布
05-03
下面是XGBoost的数学推导： XGBoost的目标函数为： $$ Obj = \sum_{i=1}^{n}l(y_i, \hat{y_i}) + \sum_{k=1}^{K}\Omega(f_k) $$ 其中，$n$为样本数，$y_i$为第$i$个样本的真实值，$\hat{y_i}$为第$i$个样本的预测...
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