Gradient boosting Newton boosting

最新推荐文章于 2019-08-25 22:06:09 发布
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本文探讨了梯度提升（Gradient boosting）、牛顿提升（Newton boosting）及牛顿树提升（Newtontree boosting）等算法的概念及其应用。这些算法在机器学习中扮演着重要的角色，能够有效提高模型的预测精度。

Gradient boosting

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Newton boosting

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Newton tree boosting

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机器学习之XGBoost集成算法、牛顿法
平原的博客
07-15 1261
一、XGBoost算法 基本构成 boosted tree作为有监督学习算法有几个重要部分：模型、参数、目标函数、优化算法 模型 模型指给定输入x如何去预测输出y 参数 参数指我们需要学习的东西，在线性模型中，参数指我们的线性系数w 目标函数 目标函数：损失 + 正则，教我们如何去寻找一个比较好的参数 一般的目标函数包含下面两项: Bias-variance...
机器学习算法二：详解Boosting系列算法三XGboost及总结
harrycare的博客
06-08 7861
XGboost XGboost 是eXtreme Gradient Boosting ，他是在GBM基础上的改进，内部同样采用决策树作为基学习器，XGboost（下文称为XGB）与GBM的区别在于损失函数更新的方式，GBM利用的是梯度下降法的近似方法，而XGB方法则引入了牛顿法进行损失函数的寻优，因为牛顿法使用到了二阶导，这就是为什XGB要叫做极端梯度法。 接下来讲解XGB方法前先介绍一些基...
Adaboost原理、算法以及应用
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超越梦想的专栏
05-04 2万+
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用
机器学习（三）GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）迭代决策树
我的学习记录
06-22 8587
阿里的比赛一直是跟着大神们的脚步，现在大家讨论最多的
GBM 与 GBDT 与 XgBoost
段哥哥的博客
08-20 1万+
Gradient Boost Decision Tree 是当前非常流行的机器学习算法（监督学习），本文将从渊源起逐层讲解 GBDT，并介绍目前流行的 XgBoost。
CatBoost论文笔记
weixin_39003567的博客
08-25 1539
CatBoost: gradient boosting with categorical features support（有类别属性支持的梯度提升） →原文链接 Abstract 我们提出的Catboost算法很6，开源，处理类别属性比现有的梯度提升都厉害（用的一些主流的开源数据集） CatBoost, a new open-sourced gradient boosting libra...
Tree Boosting With XGBoost
09-09
Tree boosting has empirically ...gradient boosting algorithm that MART employs. Moreover, we will discuss the regularization techniques that these methods offer and the effect these have on the models.
Tree Boosting With XGBoost.pdf
05-14
XGBoost是梯度提升决策树（Gradient Boosted Decision Trees，GBDT）算法的高效实现版本，其全称为“eXtreme Gradient Boosting”。XGBoost因其卓越的性能，在众多机器学习竞赛中屡屡获胜，因此在业界和学界中受到了...
关于Stochastic Gradient Descent和机器学习的优化问题
Trasper1的博客
12-05 1270
给定一个问题以及相应的data (是一个sample pair（x，y）)，若采用机器学习的手段来解决，那么要分两步走： 1. 模型选择：即选定一族函数 F，这个大F可以是SVM，linear regression，boosting，或者nerual networks（neural network就是一个funciton approximator）等等。 2. 模型参数估计：选定了模型即选定...
深入理解GBDT
xsqlx
05-06 1万+
GBDT 全称为 Gradient Boosting Decision Tree。 顾名思义,它是一种基于决策树(decision tree)实现的分类回归算法。 不难发现,GBDT 有两部分组成: gradient boosting, decision tree。 Boosting 作为一种模型组合方式,与gradient descent 有很深的渊源,它们之间究竟有什么关系?
深入浅出ML之Boosting家族
weixin_37559696的博客
12-05 582
本文转自：http://www.52caml.com/head_first_ml/ml-chapter6-boosting-family/ 写在前面 提升（boosting）方法是一类应用广泛且非常有效的统计学习方法。 在2006年，Caruana和Niculescu-Mizil等人完成了一项实验，比较当今世界上现成的分类器（off-the-shelf classifiers）中哪个最好？实...
Boosting（提升方法）之GBDT
weixin_30294709的博客
04-06 393
一、GBDT的通俗理解 提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题，而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree）。GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)就是提升树算法的一种，它使用的基学习器是CART（分类和回归树），且是CART中的回归树。 GBDT是一种迭代的决策树算法，通过多轮迭代，每轮学习都在上一轮训练的残差...
[阅读笔记]Introduction to Boosted Trees
casmaster的专栏
07-24 574
概念(要学什么)回归树(CART)回归树emsemble模型$$y_i = \sum_{k=1}^{K}f_k(x_i) , f \in F$ $参数GB(如何学习)additve training(boosting)L(t)=∑i=1nl(yi,ŷ (t−1)i+ft(xi))+Ω(ft)L^{(t)}=\sum_{i=1}^n l(y_i, \hat{y}_{i}^{(t-1)} + f_t(
Bagging 与Boosting 特点分析
TheOneAc1的博客
07-30 3982
bagging 与boosting的数学原理
《统计学习方法》笔记一
TheOneAc1的博客
09-09 1074
统计学习对象 统计学习对象是数据，从数据出发，提取出特征，抽象出数据模型，发现数据知识，用于对回溯的分析和预测中 统计学习方法 获取新年数据集合 确定所有可能包含模型的假设空间，即学习模型的集合（模型） 确定模型选择准则（策略） 实现最优求解模型的算法（算法） 选择最优模型 利用最优模型分析预测新数据 监督学习每一个输入实例由一个输入向量表示 回归：输入输出变
PCA与SVD简洁解析（参考CS231n)
TheOneAc1的博客
07-30 948
PCA算法 PCA的算法步骤： 设有m条n维数据。 1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 3）求出协方差矩阵C=1mXXTC=1mXXT 4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量 5）将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P 6）Y=PXY=PX即
回归（regression）
TheOneAc1的博客
09-03 657
回归定义： 岭回归与LASSO回归 支持向量机转化 非线性支持向量机 核函数 流形学习测地线（流形空间距离） PCA 流形空间距离 ISOMAP KD-Tree 优化搜索树Approximate Kmeans 推荐SVD
机器学习简单梳理
TheOneAc1的博客
10-03 595
模型评估与选择 留出法：留出一部分作为验证集合 交叉验证：轮流作为验证集合 自助法：随机抽样，袋外误差作为泛化误差，袋外概率1/e 约等于0.368 自助法（boostrap）：适用于小数据集，不易区分训练和测试时，抽在抽样误差 查全率R：召回率 =（预测正且真实正）/真实正例 查准率P：准确率= （预测正且真实正）/预测正例 F1值： 2pr/(p+r) 宏查全率：多个两两分类混淆矩阵查全率
Gradient Boosting Classifier
最新发布
09-09
Gradient Boosting Classifier（梯度提升分类器）是Gradient Boosting方法在分类问题上的应用，Gradient Boosting是Boosting方法中的一类，Boosting旨在将弱学习器组合成一个强学习器以减少偏差，常见的AdaBoost与GBDT是Gradient Boosting方法中的两类，区别在于使用的损失函数不同[^1]。 ### 原理 Gradient Boosting算法在每一轮迭代中，首先计算出当前模型在所有样本上的负梯度，然后以该值为目标训练一个新的弱分类器进行拟合并计算出该弱分类器的权重，最终实现对模型的更新。Adaboost和Gradient Boosting的区别主要在于从不同的角度实现对上一轮训练错误的数据更多关注，Adaboost主要对数据引入权重，训练后调整学习错误的数据的权重，从而使得下一轮学习中给予学习错误的数据更多的关注；而Gradient Boosting通过计算负梯度来关注训练错误的数据[^2][^4]。 ### 使用方法 在Python的`scikit-learn`库中，可以方便地使用`GradientBoostingClassifier`，以下是一个简单的使用示例： ```python from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 生成示例数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建Gradient Boosting分类器 clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42) # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}") ``` ### 应用场景 Gradient Boosting Classifier在很多领域都有广泛的应用，例如在蛋白质 - 蛋白质相互作用预测中，有研究将深度神经网络与极端梯度增强分类器相结合，以准确预测蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI），实验结果表明该方法在预测种内和种间PPI方面都表现得非常好，还能为信号通路的分析、药物靶点的预测和疾病发病机制的理解提供新的见解[^5]。
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