［机器学习笔记］xgboost

人工智能与数据挖掘分析
最新推荐文章于 2024-03-16 08:47:27 发布
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#人工智能 #数据分析 #数据挖掘 #机器学习

博客围绕人工智能、数据分析和数据挖掘展开，虽无具体内容，但可知涉及这些信息技术领域，可能探讨相关技术应用、方法等内容。


机器学习笔记-XGBoost
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
08-01 6800
XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。更重要的是，XGBoost在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的考虑。
机器学习知识点全面总结
热门推荐
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04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
XGBOOST
weixin_46072106的博客
12-20 411
不同算法解决不同的问题，但是首先需要确定的是问题本身（分类还是回归）
XGBoost细谈
人生就是不断Boost的过程 最好永远都不要收敛
11-01 3178
注：本文中所有公式和思路来自于邹博先生的《机器学习升级版》，我只是为了加深记忆和理解写的本文。 XGBoost是陈天奇先生提出的一种提升方法，较GBDT不同的是，XGBoost采用了二阶导的信息，不说废话，直接介绍推导过程。我们以CART树为例： 首先我们设定目标函数为：                        这其中yi为第i个样本标记值，y~（t-1）为第t-1棵树的预测
斯坦福CS231N机器学习笔记
阿华Go，从现在开始的博客
07-12 2036
斯坦福CS231N课程学习经过多方面的查找资料，对比学习，发现了一个很好的机器学习的课程，斯坦福CS231N课程，课程链接见：http://cs231n.stanford.edu/，课程的大纲和课程表见：http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html，里面有课程中用到的ppt等资源，读者可以下载下来进行查看，课程的相关笔记见：http://cs231n.github
吴恩达deeplearning.ai:使用多个决策树&随机森林
最新发布
m0_75077001的博客
03-16 2503
我们要做的是替换采样，步骤大概是这样的：我们将所有的训练集的样本放到一个黑箱中，从中随机抽取一定数量的例子，即使重复也没关系不用放回，然后你就构建好了一个新的替换的数据集，这个数据集可能重复，也可能不包含所有数据，但是没关系，这是计划的一部分哈哈。假设我们仅仅将数据集中的一只猫替换成一只与它特征相反的猫，结果发现，树的根节点的最优选择直接变成了是否有胡须，那么甚至导致了整个决策树变得完全不同了，这样就意味着算法的健壮性不够，所以，针对这种情况，我们的解决方案是构建多棵决策树。让我们看看每种方法的适用情况。
Python基础与数据分析(直播时间：12月28日---12月31日)
12-25
如今，人工智能火爆全球并快速切入各个领域，比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育，国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院，火速招兵买马，可目前市面上人才寥寥无几。机器学习作为AI的核心技术，可谓掌握了机器学习，便跨过了AI的准入门门槛。迄今为止，专为找AI或转行AI量身定做的七月在线「机器学习集训营」已经举办了十二期，每一期都涌现出了很多offer，纷纷从Java、Android、iOS等传统IT行业成功转行转型转岗AI。第十三期由优快云和七月在线联合开设，在前十二期的基础上，除了继续维持“直播教学 面试辅导 就业推荐并重，且提供CPU和GPU双云平台并布置作业考试竞赛”为代表的十二位一体的教学模式之外，为更加贴合企业的实战需求，对“第三阶段 机器学习实战”部分全面升级，新增机器学习模型的部署等内容。最后，第十三期更新了十三个实战项目里的其中三个实训项目，分别是：CV方向的基于YOLOv3模型的目标检测、NLP方向的新浪新闻文本分类、推荐广告方向的基于DIEN的电商广告CTR预估。一切为了学员的就业、转型、提升。
基于机器学习算法xgboost的贷款违约预测.zip
01-31
在本项目中，作者主要利用了机器学习算法XGBoost进行贷款违约的预测。XGBoost是一种优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效、灵活和便携的机器学习。这个压缩包包含了多个IPython Notebook文件，分别用于不同的任务，...
xgboost学习笔记
01-06
最近在打kaggle，这里做一下xgboost笔记，这里不讲原理，只讲xgboost库的使用，以及一些参数调节。 传送门： xgboost参数说明 2. xgboost实战演练 用泰坦尼克号这个经典例子来说： import numpy as np import pandas...
机器学习算法进阶学习笔记——xgboost实践
学习爱好者fz的博客
03-07 225
机器学习算法进阶学习笔记——xgboost实践泰坦尼克号生存预测 泰坦尼克号生存预测 首先切换到python2.7，然后在运行 # /usr/bin/python # -*- encoding:utf-8 -*- import xgboost as xgb import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split fr
XGBoost——机器学习（理论+图解+安装方法+python代码）
01-06
文章目录一瞥一、集成算法思想二、XGBoost基本思想三、MacOS安装XGBoost四、用python实现XGBoost算法五、xgboost的优化：六、xgboost的优势：1、正则化2、并行处理3、高度的灵活性4、缺失值处理5、剪枝6、内置交叉验证7、在已有的模型基础上继续七、常用API 介绍1.数据接口 Data Interface2. 参数设置Setting Parameters3.开始训练Training 保存模型4.提前停止Early Stopping5.预测Prediction 使用早停进行预测6.绘图Plotting八、代码实践 在竞赛题中经常会用到XGBoost算法，用这个
大厂常考Xgboost模型面试题
weixin_48003282的博客
04-14 1059
1、简单介绍一下XGBoost 2、XGBoost与GBDT有什么不同 3、XGBoost为什么使用泰勒二阶展开 4、XGBoost防止过拟合的方法 5、XGBoost如何处理缺失值 6、XGBoost如何选择最佳分裂点？ 7、XGBoost如何评价特征的重要性 8、GBDT与Xgboost的区别 9、XGBoost和LightGBM的区别 10、XGBoost模型如果过拟合了怎么解决
2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）
Yang0114_的博客
12-14 1260
2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）
xgboost
聊伟的博客
08-09 7万+
Xgboost 概念内容介绍来自七月在线头条号： xgboost一直在竞赛江湖里被传为神器，比如时不时某个kaggle/天池比赛中，某人用xgboost于千军万马中斩获冠军。 RF和GBDT是工业界大爱的模型，Xgboost 是大杀器包裹，Kaggle各种Top排行榜曾一度呈现Xgboost一统江湖的局面，另外某次滴滴比赛第一名的改进也少不了Xgboost的功劳”。 1 决策树 举个例子...
结构化数据上的机器学习大杀器XGBoost
05-31 1111
GBoost是一个机器学习算法工具，它的原理本身就并不难理解，而且你并不需要彻底搞懂背后的原理就能把它用得呼呼生风。它的威力有多强？自从2014年9月份在 Kaggle 的希格斯玻色子机器学习大赛中夺魁以来，XGBoost 与深度学习两个算法垄断了 Kaggle 大赛的大部分冠军。现在 Kaggle 大赛的情况基本是这样的，凡是非结构化数据相关，比如语音、图像，基本都是深度学习获胜，凡是结构化数据...
吴恩达《Machine Learning Yearning》学习笔记（一）：开放集与测试集
benjamin.li的小屋
04-21 1044
1.你的开放集与测试集（1）训练集：不言而喻（2）开放集：在训练时用来测试模型并调整模型参数的数据（3）测试集：模型训练好后用来评估模型的数据        一般而言，训练集和测试集三七分。但你要特别注意的开放集和测试集。因为，开放集和测试集代表着你希望模型朝着某个最重要的方向进行训练。        因此，选择的开放集和测试集要能够反映你未来得到的数据。所以，30%的测试集不要随便选。比如做一个...
机器学习算法总结之XGBoost（上）理论基础
Kaiyuan_sjtu的博客
04-20 4701
写在前面 wow将近看了一个礼拜终于走到XGBoost这一步。 还是跟前几个算法一样，首先从基本原理开始到最后的算法实战。 首先附上学习资料： 陈天奇论文XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 陈天奇Boosted Trees Slides XGBoost 与 Boosted Tree 不错的博客 不错的博客-2 Scalable and...
机器学习总结（lecture 17）算法：XGBoost（再理解！！）
malele4th
02-23 1711
lecture 17：XGBoost（eXtreme Gradient Boosting ） 目录 lecture 17XGBoosteXtreme Gradient Boosting 目录 1XGBoost是什么 2xgboost vs gbdt 3XGBoost原理 1定义树的复杂度 2打分函数计算示例 3分裂节点 4自定义损失函数指定gradhess 5Xgboost调参 ...
【机器学习】Xgboost原理
zkq_1986的博客
10-30 556
Xgboost 　　Xgboost是GB算法的高效实现，xgboost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。下面所有的内容来自原始paper，包括公式。 　　(1). xgboost在目标函数中显示的加上了正则化项，基学习为CART时，正则化项与树的叶子节点的数量T和叶子节点的值有关。 　　(2). GB中使用Loss Fu
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