dean1977a的博客

在互联网的排序业务中，比如搜索、推荐、广告等，AUC ( Area under the Curve of ROC ) 是一个非常常见的评估指标。网上关于 AUC 的资料很多，知乎上也有不少精彩的讨论，本文尝试基于自身对 AUC 的理解做个综述，水平有限，欢迎指出错误。俗话说，提出正确的问题就成功了一半，本文先提出以下几个问题，希望大家读完能够加深对下列问题的理解。AUC 有几种理解？AUC...

转自：http://www.cnblogs.com/stevenlk/p/6543628.html当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。 特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高...

---------------------作者：braveryCHR原文：https://blog.youkuaiyun.com/bravery_again/article/details/81104914定义决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。例如有人给我们介绍新的对象的时候，我们就要一个个特点去判断，于是这种判断的过程就可以画成一棵树，...

1.背景关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT地址和xgboost导读和实战地址，希望对xgboost原理进行深入理解。2.xgboost vs gbdt说到xgboost，不得不说gbdt。了解gbdt可以看我这篇文章地址，gbdt无论在理论推导还是在应用场景实践都是相当完美的，但有一个问题：第n颗树训练时，需要用到第n-...

XGBoost 对于 GBDT 的改进1.传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。2.传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶...