决策树、随机森林、GBDTxgboostfastRGF 学习笔记

最新推荐文章于 2024-05-21 10:04:46 发布
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博客提及了决策树、随机森林、GBDT、xgboost、fastRGF等信息技术领域的算法，这些算法在数据挖掘、机器学习等方面有重要应用。
决策树、随机森林、GBDTxgboostfastRGF
FAST 角点检测 + ID3决策树生成
cww_sh26的博客
01-02 1205
参考：E.Rosten,etc. Machine Learning for High-Speed Corner Detection 目录 1、FAST 角点检测基本思想 2、基于ID3决策树的FAST实现 3、ID3决策树生成 正文 1、FAST (Features from Accelerated Segment Test)角点检测基本思想 图片来自 Machine Learning for High-Speed Corner Detection 如上图所示，FAST通...
常见分类模型：决策树、随机森林、GBDT、XGB
qq_25174485的博客
02-28 1万+
1、决策树 2、随机森林 3、XGB 4、LightGBM 5、
fastText、决策树、EM算法
super_girl_WMM的博客
05-13 469
这里写自定义目录标题一、 fastText1、fastText被用于两个不同任务：二、决策树的生成及剪枝操作1、决策树的生成算法2、剪枝2.1、预剪枝2.1、 后剪枝三、EM算法1、原理2、EM算法流程 一、 fastText 1、 fastText是faceBook开源的一个词向量与文本分类工具。 2、 fastText的介绍及其与Word2Vect的比较参见：https://blog.cs...
探索高效机器学习：FastRGF
gitblog_00053的博客
05-21 461
探索高效机器学习：FastRGF 在人工智能和大数据的快速发展中，高效的机器学习算法成为了不可或缺的工具。FastRGF，这个多核实现的简化版Regularized Greedy Forest（RGF），以其独特的优化策略和出色的表现力，吸引了众多关注。本文将带你深入了解这个开源项目，揭示其技术内核，并探讨其广泛的应用场景。 1. 项目介绍 FastRGF是由Tong Zhang开发的一个C++...
cpp-RegularizedGreedyForest正则化贪心森林RGF算法的多核实现
08-16
Regularized Greedy Forest正则化贪心森林(RGF)算法的多核实现
正则化贪心森林RGF(Regularized Greedy Forest)详解和实战
notHeadache的博客
10-18 4561
前言 因为RGF是一针对GBDT缺点而改进的算法，所以在弄清楚之前，你需要了解GBDT算法的原理，包括了解决策树，boosting算法。 一开始接触到RGF的时候，是看了这篇IBM的论文Predicting Disk Replacement towards Reliable Data Centers 里面提到用了RGF的算法去预测硬盘故障，惊艳我的是居然预测precision和recall都到98...
机器学习-决策树与随机森林
最新发布
08-16
在众多的机器学习算法中，决策树和随机森林是两种非常流行且广泛应用的方法。决策树是一种简单的监督学习方法，它通过一系列的问题来对数据进行分类或回归。它将数据集划分为若干个更小的子集，同时与之相关的决策树...
月亮数据预测(决策树和随机森林算法).zip
05-17
在本项目中，我们主要探讨的是使用决策树和随机森林这两种机器学习算法对月亮数据进行预测。这是一项涉及数据科学和机器学习的任务，通常应用于数据分析、模式识别和预测建模等领域。下面将详细介绍这两个算法以及...
机器学习之决策树与随机森林模型
01-27
在探索数据科学的世界中，决策树与随机森林模型是两座鲜明的灯塔，指引着机器学习领域中的分类问题解决路径。本文将深入浅出地探讨这两个模型的奥秘，希望帮助初学者能够深刻理解它们的原理和应用。 首先，决策树是...
机器学习中的决策树与随机森林算法详解及Python实现
12-06
内容概要：本文介绍了机器学习的基础知识，重点讲解了决策树和随机森林算法的原理及其Python实现。主要内容包括监督学习和无监督学习的区别和应用场景，常见任务如分类和回归的具体示例，以及模型评估指标。接着详细...
【机器学习笔记】决策树 随机森林 XGBoost
PleaseBeStrong的博客
09-18 504
收集样本数据，确定所有的特征值根据计算不同特征值对应的信息增量来确定当前选择的是哪一个特征值（选择最大的信息增量，且选完就不能选了）根据所选的特征值进行分支，然后再分别对左右子树重复操作2直到满足停止条件用老师的区分猫狗例子来最终演示过程。
机器学习算法班
09-19 1666
第1课 概率论与数理统计 Taylor展式、梯度下降和牛顿法初步、Jensen不等式、 常见分布与共轭分布、切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理、矩估计、极大似然估计 第2课 矩阵和线性代数 特征向量、对称矩阵对角化、线性方程 第3课 凸优化 凸集、凸函数、凸优化、KKT条件 第4课 回归 知识内容：线性回归、logistic回归、梯度下降 实践示例：线性回归与拟合
model ensemble guide
mmc2015的专栏
09-02 3335
http://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/ 这里有很多非常好的博客。 Model ensembling is a very powerful technique to increase accuracy on a variety of ML tasks. In this article I will share my ens
GBDT算法整理
davidie的专栏
03-15 3万+
最近重点学习了gbdt算法，看了较多的博客文章，整理了一下这些比较有用的内容，包括算法理论、算法分析、代码剖析、注意事项等各个方面。 转载来源： http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4324605.html http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4365950.html http://www.cnblogs.com/
决策树、Bagging、随机森林、Boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost
moledyzhang的博客
03-09 7680
决策树（Descision Tree）决策树介绍决策树基于“树”结构进行决策： - 每个“内部节点”对应于某个属性上的测试 - 每个分枝对应于该测试的一种可能结果（即属性的某个取值） - 每个叶节点对应于一个“预测结果”决策树学习的三个步骤 特征选择 决策树的生成 决策树的修剪 特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间； 特征选择的准则：信息增益或信息增益比 案例:预测小明今天出门打不
决策树、GBDT与Xgboost详解
hywel_xue的博客
11-16 2476
写在前面 GBDT是一个系列算法，具有很好的性能，可以用于回归、分类、排序的机器学习任务，也是机器学习面试时常考的一个知识点，在这写下个人的一些理解，也当做个笔记。 GBDT分为两部分，GB: Gradient Boosting和DT: Decision tree。 GBDT算法是属于Boosting算法族的一部分，可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习的范畴。 决策树 由于GBDT中的弱...
GBDT算法的特征重要度计算
热门推荐
杨旭东的专栏
12-27 4万+
基于树的集成算法还有一个很好的特性，就是模型训练结束后可以输出模型所使用的特征的相对重要度，便于我们选择特征，理解哪些因素是对预测有关键影响，这在某些领域（如生物信息学、神经系统科学等）特别重要。本文主要介绍基于树的集成算法如何计算各特征的相对重要度。
简述决策树，随机森林和XGBOOST之间的关系
shange19的博客
11-10 6613
本文主要讲解：决策树，随机森林和xgboost，附带讲解AdaBoost和GBDT 1.决策树 这些算法都依赖于决策树或者决策树的各种魔改版，所以决策树是一定要掌握清楚的。决策树是一种常见的机器学习算法，决策树的目的是构造一种模型，使之能够从样本数据的特征属性中，通过学习简单的决策规则——IF THEN规则，从而预测目标变量的值。以西瓜的例子来说，给定类似色泽，根蒂以及敲声等特征，怎么判断一个...
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