［机器学习笔记］xgboost

最新推荐文章于 2022-06-24 12:04:06 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
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。
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...
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
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 ...
Xgboost算法推导及分析
快来学习鸭～～～
10-21 8847
Author: DivinerShi Xgboost其实就是gbdt的一个改进版本，但是因为效果好，工程建设完善，所以经常和传统的gbdt分开讲。 Boost思想的话是每一步产生一个弱预测模型（如决策树），并加权累加到总模型中，经典的算法有如Adaboost。提升的理论意义：如果一个问题存在弱分类器，则可以通过提升的办法得到强分类器。这里，如果每一步的弱预测模型生成都是依赖损失函数的梯度方向，则
【机器学习】吴恩达：机器学习的六个核心算法
fengdu78的博客
06-24 654
来源：AI科技评论，DataPi THU 本文约7100字，建议阅读13分钟本文总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。最近，吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。文章开头，吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择：多年前，在一次项目中，选择算法时，他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考虑到计...
XGBoost简单推导及理解
小鹅鹅的博客
04-04 3306
前言 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting。作为一个非常有效的机器学习方法，Boosting Tree是数据挖掘和机器学习中最常用的算法之一。因为它效果好，对于输入要求不敏感，相对LR 的优势如不需要做特征的归一化，自动进行特征选择，模型可解释性较好，可以适应多种损失函数如 SquareLoss，LogLoss 等，往往是从统计学家到数据科学家必备的工具之一，...
XGBoost Plotting API以及GBDT组合特征实践
hczheng的专栏
03-23 2万+
XGBoost Plotting API以及GBDT组合特征实践 写在前面： 最近在深入学习一些树模型相关知识点，打算整理一下。刚好昨晚看到余音大神在Github上分享了一波 MachineLearningTrick，赶紧上车学习一波！大神这波节奏分享了xgboost相关的干货，还有一些内容未分享….总之值得关注！我主要看了：Xgboost的叶子节点位置生成新特征封装的函数。之前就看过相关博文
机器学习提升算法之Adaboost、GB、GBDT与XGBoost算法
一路前行
09-09 1万+
一、Gradient boosting(GB) 梯度提升    提升是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型（如决策树），并加权累加到总模型中。如果每一步的弱预测模型生成都是一句损失函数 的梯度方向，则称之为梯度提升（Gradient boosting）。梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的若函数集合（基函数）；提升算法通过迭代的选择一个负梯
优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)
糖葫芦君的博客
05-29 3万+
文章目录优化方法概述整体框架SGDMomentum理解指数加权平均偏差修正AdaGradAdaDelta/RMSPropAdam(Adaptive Moment Estimation)Adam+L2 regularizationL2 regularization与Weight decay学习率衰减局部最优 优化方法概述 模型优化方法的选择直接关系到最终模型的性能。有时候效果不好，未必是特征的问题或...
浅析xgBoosting的优缺点
u013363120的博客
05-04 2万+
Boosting是一种常用的统计学习方法，在训练过程中，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，最终获得最优分类器。在每一轮训练结束之后，降低被正确分类的训练样本权重，增大分类错误的样本权重，多次训练之后，一些被错误分类的训练样本会获得更多关注，而正确的训练样本权重趋近于0，得到多个简单的分类器，通过对这些分类器进行组合，得到一个最终模型。xgBoosting在传统Boosting的基础上，利用c...
2025最新机器学习笔记：核心算法与深度学习实战
《机器学习笔记（2025最新）》是一份系统性、前沿性强且极具实践指导意义的学习资料，全面覆盖了机器学习领域的基础理论、核心算法、技术演进以及实际应用方法。该笔记以“绪论”开篇，构建了一个清晰的认知框架，...
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