BoostingTree

最新推荐文章于 2025-05-18 16:24:54 发布
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#人工智能 #算法

本文探讨了深度学习中引入残差网络的概念，通过修改模型的学习目标，使得在第一次迭代后，模型开始学习输入数据的残差。这种方法优化了学习过程，有助于解决梯度消失问题，提升模型的训练效果和预测准确性。
背景

引入残差

模型

将原有的yiy_iyi​在第一次迭代后变成了学习残差。例如第一次迭代后
在这里插入图片描述
然后修改y\mathbf{y}y的值为残差：
yi−f1(xi)y_i-f_1(x_i)yi​−f1​(xi​)

【人工智能】机器学习 ：提升树 ( Boosting Tree )
AI天才研究院
04-29 1万+
是一种结合和的算法，被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升树把分类树或回归树做为基函数，提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法。Θm​其中Tx;Θ为决策树，Θ是决策树的参数，M是树的个数。
深入理解提升树（Boosting tree）算法
Microstrong
10-05 5096
我的个人微信公众号：Microstrong 微信公众号ID：MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://zhuanlan.zhihu.com/Microstrong Github： https://gi...
Bagging tree 与 Boosting Tree
weixin_44055784的博客
09-12 1250
Bagging tree 与 Boosting Tree 在机器学习中，我们讲了很多不同的算法。那些算法都是单打独斗的英雄。而集成学习就是将这些英雄组成团队。实现“3 个臭皮匠顶个诸葛亮”的效果。 本文将介绍集成学习的 2 种主要思路：bagging、boosting。 什么是集成学习？ 集成学习归属于机器学习，他是一种「训练思路」，并不是某种具体的方法或者算法。 现实生活中，大家都知道「人多力量大」，「3 个臭皮匠顶个诸葛亮」。而集成学习的核心思路就是「人多力量大」，它并没有创造出新的算法，而是把已有的算
Boosting Tree--回归树 python简单实现
weixin_45478754的博客
08-03 570
Boosting Tree 回归树python实现
提升树(Boosting Tree)原理与案例
qq_46033892的博客
10-29 2763
学习参考
提升树Boosting Tree算法实例详解
胖胖大海的博客
01-24 2387
在前面一片文章中展示了AdaBoost算法实例详解，这篇文章中来大致看一下提升树Boosting Tree算法的主要计算过程。 提升树算法利用加法模型和前向分布算法实现迭代学习优化，当使用MSE或者指数损失函数时，通过计算第 K 轮迭代后的加法模型在训练集上的残差，优化损失函数在残差上的最小值，学习第 k + 1 轮新模型参数，并使用加法模型将新模型并入学习到的整个模型中。但是，当使用其他一般损失函数时，求解模型在训练集上的残差以及损失函数在残差的最优参数并不容易优化。然后提出梯度提升算法，这个在后面的文
提升树boosting tree模型
Haward
09-06 1255
1、提升树的定义 提升树是以分类树或者回归树为基本分类器的提升方法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree） 2、与AdaBoost算法的提升方法的区别 提升树算法只需将Adaboost算法的基本分类器限制为二分类树(对于二分类问题而言)即可，可以说提升树是Adaboost算法的特殊情况。 3、回归问题的提升树算法...
提升树（Boosting tree）算法总结
qq_23018775的博客
06-08 2700
提升树（Boosting tree）算法总结 发表于 2018-05-20 | 分类于 机器学习 | 浏览 K 本文是综合了之前的以往多个笔记汇总而成，内容包含： 一、Boosting基本概念 二、前向分步加法模型 1. 加法模型 2. 前向分步算法 三、AdaBoost 1. 算法解析 2. 模型构建 3. 算法缺点 四、二叉分类树 五、回归分类树 1. 算法解析 2. 模型构建 六、梯度提...
机器学习算法总结之Boosting：Boosting Tree、GBDT
Kaiyuan_sjtu的博客
04-18 4560
写在前面 上一篇 机器学习算法总结之Boosting family：AdaBoost提到Boost但是没说它的整个框架及分类，在这里记一下。 Boosting（提升方法） = 加法模型 + 前向分步算法 + 损失函数 AdaBoost = Boosting + 损失函数是指数函数（基函数任意） Boosting Tree（提升树） = Boosting + 基函数是决策树（损失函数任意...
算法之梯度提升树（Gradient Boosting Tree, GBT）：逐步优化的智慧接力
最新发布
分享技术应用、实践场景等，评论区开放技术难题讨论，共同成长进步。
05-18 967
梯度提升树的哲学启示：持续改进的力量。从Kaggle竞赛冠军到工业级推荐系统，其成功证明了迭代优化的重要性。正如《道德经》所言："合抱之木，生于毫末"，每一棵小树的积累最终成就强大的预测能力。掌握梯度提升树，便是掌握了这种渐进式优化的工程艺术。
Torch
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doswynkfsw的博客
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隐马尔可夫模型：hmmlearn库的使用
doswynkfsw的博客
04-22 1万+
hmmlearn库的使用 安装和使用 hmmlearn 一共实现了三种HMM模型类，按照数据的观测状态是离散的还是连续的可以划分为两类。GaussianHMM （高斯HMM模型）和GMMHMM（混合高斯模型）是观测状态为连续的模型。 MultinomialHMM（多项式分布HMM模型）是观测状态为离散的模型。这三种算法都可以被用来估计模型的参数。 Hmmlearn以前是scikit-learn项目中的一部分，现在已经是一个单独的python包，可以在安装好python的基础上，直接使用下述命令进行安装。 p
隐马尔可夫模型基础介绍
doswynkfsw的博客
03-13 6897
具有顺序性的东西，都可以使用HMM模型。 判断一个人是否去游乐园的概率。是否去游乐园是与天气有关的，例如晴天去游乐园的概率是大于雨天去游乐园的概率的。天晴状况之间是有转移概率的，我们记作为状态转移矩阵。 HMM模型的三个参数： （1）初始隐藏状态概率 （2）状态之间的转移概率 （3）状态到观测状态的概率 HMM模型解决的三个基本问题 （1）给定一个观测序列，求这个观测序列的概率（前向算法，后向算法，直接求解法）。 P(O∣λ)=∑IP(O,I∣λ)=∑i1,i2,⋯ ,iTπi1bi1(o1)ai1i2bi
社交网络之平衡理论
doswynkfsw的博客
02-08 4235
海德等人与20世纪40年代开始研究，并提出了平衡理论（时间和人名资料来源于百度百科）。在现实生活中，人们喜欢平衡的关系，举个简单的例子。三角恋的关系是不长久的，Why? 从平衡理论的角度出发, 三角恋好比上图（本图来源于Signed Graph Convolutional Network）所示的Unbalanced Triangles（c）, 女一k是男一号和男二j共同喜欢的对...
图注意力网络(GAT)
doswynkfsw的博客
04-25 3400
图注意力神经网络
隐马尔可夫模型问题一：求模型观测序列的概率
doswynkfsw的博客
03-20 2275
背景 隐马尔可夫模型关注的三个问题中，第一个是求模型观测序列的概率。 暴力求解 已知HMM模型的参数λ=[A,B,π]\lambda = [{\bf{A,B,\pi }}]λ=[A,B,π]， A{\bf{A}}A是隐藏状态转移概率矩阵，B{\bf{B}}B是观测状态概率矩阵。对于隐藏状态的初始概率分布记作π{\bf{\pi }}π。已知观测序列O={o1,o2,⋯ ,oi,⋯ ,oM}O = \{ {o_1},{o_2}, \cdots ,{o_i}, \cdots ,{o_M}\}O={o1​,o2​
Improving Accuracy of Binary Neural Networks using Unbalanced Activation Distribution
doswynkfsw的博客
12-08 2202
背景 神经网络模型的二值化被认为是在移动设备等资源受限环境中部署深度神经网络模型的一种有前途的方法。 模型 此处研究的是对一个激活函数做一个偏移，看最终的结果如何。 平衡指的应该就是例如二值数据，1和-1的数量。 实验 我们进行了一些实验，以监测由于ReLU函数的性质导致的不平衡激活分布是否有助于提高准确性。 建议使用可训练的激活函数，以便激活的分布可以平衡。 ...
DFGCN:Deep Fuzzy Graph Convolutional Networks for PolSAR Imagery Pixel-wise Classification
doswynkfsw的博客
04-23 2069
背景 使用图神经网络做的遥感数集的节点分类。遥感数据集数据不同于一般的RGB图像。 Liu H, Zhu T, Shang F, et al. Deep Fuzzy Graph Convolutional Networks for PolSAR Imagery Pixelwise Classification[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 14: 504
隐马尔可夫模型问题三：求最可能的隐藏状态序列
doswynkfsw的博客
03-27 1894
隐马尔可夫模型问题三求解 求最可能的隐藏状态序列，主要是通过动态规划求解概率最大的路径（最优路径），即通过动态规划求解马尔科夫模型的预测问题，最优路径对应一个状态序列。求解这种问题，我们一般使用马尔科夫模型。 已知模型λ=(A,B,π)\lambda = (A,B,\pi )λ=(A,B,π)，并且 A=[0.50.20.30.30.50.20.20.30.5]A = \left[ {\begin{matrix} {0.5}&{0.2}&{0.3}\\ {0.3}&{0.5}&am
随即森林和gradient boosting tree区别
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随机森林（Random Forest）和Gradient Boosting Tree（梯度提升树，简称GBT）都是常用的机器学习算法，主要用于回归和分类问题，但它们在许多方面有着显著的区别。 首先，随机森林是基于决策树的集成学习方法，它...
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