深度分析pGBRT源码

最新推荐文章于 2024-04-01 21:06:03 发布
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#pGBRT #GBDT #Boosting tree #回归树 #mpi

本文深入探讨了基于MPI的回归树pGBRT，重点介绍了GBDT算法，特别是其作为最小二乘梯度回归树的应用。文章提供了一些优秀的GBRT算法介绍链接，并详细阐述了单颗回归树的构建过程，同时也指出了pGBRT在数据量大时内存管理的问题。
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机器学习论文：《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》
guangyacyb的博客
03-22 3972
翻译自《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》 摘要 Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) is a popular machine learning algorithm, and has quite a few effective implementations...
论文阅读-LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
u014411730的博客
12-15 1万+
GBDT是常用的机器学习算法，有少量高质量的实现算法，例如：XGBoost和pGBRT。
『 论文阅读』LightGBM原理-LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
百川的博客
07-03 2万+
Abstract 1. Introduction 2. Preliminaries 2.1 GBDT and Its Complexity Analysis 2.2 Related Work 3. Gradient-based One-Side Sampling 3.1 Algorithm Description 3.2 Theoretical Analysis 4 Exclusive...
lightGBM 简单摘要
marmalade要天天向上
03-15 268
GBDT(梯度提升决策树，gradient boost decision tree 的实现：XGBoost、pGBRT、sklearn、gbm in R 。 pGBRT通过直方图实现算法。XGBoost支持预排序和直方图算法。 已有研究： 如何实现GBDT速度提升： 1）减少训练数据：已有随机采样(SGB:准确率下降)，根据样本权重筛选(GBDT没有native weights for data ...
梯度提升决策树（GBDT）与XGBoost、LightGBM
kyle1314608的博客
06-03 1523
今天是周末，之前给自己定了一个小目标：每周都要写一篇博客，不管是关于什么内容的都行，关键在于总结和思考，今天我选的主题是梯度提升树的一些方法，主要从这些方法的原理以及实现过程入手讲解这个问题。 本文按照这些方法出现的先后顺序叙述。 GBDT 梯度提升树实在提升树的基础上发展而来的一种使用范围更广的方法，当处理回归问题时，提升树可以看作是梯度提升树的特例(分类问题时是不是特例？)。 ...
机器学习算法总结之Boosting：Boosting Tree、GBDT
Kaiyuan_sjtu的博客
04-18 4556
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...
【MATLAB第102期】基于MATLAB的BRT增强回归树多输入单输出回归预测模型
随风飘摇的土木狗的博客
04-01 2445
BRT的工作原理基于提升（Boosting）策略，特别是AdaBoost（Adaptive Boosting）算法的变种。在每一轮迭代中，BRT都会执行以下步骤：初始化数据权重分布：开始时，每个训练样本都被赋予相等的权重。构建决策树：使用当前的数据权重分布来训练一个新的决策树。这个决策树通常是一个简单的、深度较浅的树，被称为弱学习器。计算预测误差：评估新训练的决策树在整个数据集上的预测误差。更新数据权重：根据预测误差，增加那些被错误分类的样本的权重，减少正确分类的样本的权重。
R语言机器学习——BRT提升回归树
weixin_45443016的博客
10-17 7632
R语言机器学习之BRT提升回归树学习
Python实现基于深度学习的图像隐写分析项目源码+GUI界面+毕业论文
10-20
Python实现基于深度学习的图像隐写分析项目源码+GUI界面+毕业论文，该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到98分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、...
基于深度学习（LSTM）的电商购物情感分析项目源码+全部数据（高分毕业设计项目）
12-06
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基于深度学习（LSTM）的电商购物情感分析项目源码+全部数据（毕业设计）
最新发布
05-18
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交通类的数据分析和挖掘算法源码（机器学习以及深度学习的算法实现）
03-06
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lightgbm算法
11-03
具体讲解lightgbm算法，直方图加速，预排序思想，等等
机器学习高级算法梳理四 —— LightGBM
倩mys的博客
05-20 6532
文章目录一、lightGBM简介二、LightGBNM起源三、GOSS（基于梯度的单边采样）四、EFB（互斥特征捆绑）五、histogram VS pre-sorted六、leaf-wise VS level-wise七、特征并行和数据并行八、顺序梯度访问九、支持类别特征十、sklearn参数 一、lightGBM简介 lightGBM包含两个关键点：light即轻量级，GBM 梯度提升机 Li...
微软开源分布式高性能GB框架LightGBM安装使用
weixin_34014555的博客
01-07 400
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的快速的、分布式的、高性能 gradient boosting（GBDT、GBRT、GBM 或 MART）框架，可被用于排行、分类以及其他许多机器学习任务中。开源项目地址： https://github.com/Microsoft/LightGBM 开源...
常见的优化方法总结（GD,SGD,SAG,SVRG,BFGS）
SCUT_Sam
06-07 1万+
机器学习中常用的优化方法.................MARK.....................持续更新 梯度下降法： 1.随机梯度下降法（每次只选取一个样本来代替当前的梯度值） 2.批量梯度下降法（每次选取m个样本来代替当前梯度值） 3.梯度下降法（选取所有样本值来计算梯度值） 总结：利用梯度下降法进行优化时，梯度值的计算是和样本有关的，因此，原始的梯度下降法需要计
LightGBM原理之论文详解
u010242233的博客
03-31 1万+
LightGBM原理之论文详解提升树是利用加模型与前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效实现，如XGBoost, pGBRT，GBDT等。其中GBDT采用负梯度作为划分的指标（信息增益），XGBoost则利用到二阶导数。他们共同的不足是，计算信息增益需要扫描所有样本，从而找到最优划分点。在面对大量数据或者特征维度很高时，他们的效率和扩展性很难使人满意。微软开源的LightGBM（基于GBDT...
XGB算法梳理
erciyuan_的博客
04-10 676
引言 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，如果你的算法预测结果不好，赶紧试试XGBoost吧。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI...
RRT 算法原理以及过程演示
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02-09 2万+
RRT 适用于涉及非完整约束场合下的路径规划问题。 RRT 算法为一种递增式的构造方法，在构造过程中，算法不断在搜索空间中随机生成状态点，如果该点位于无碰撞位置，则寻找搜索树中离该节点最近的结点为基准结点，由基准结点出发以一定步长朝着该随机结点进行延伸，延伸线的终点所在的位置被当做有效结点加入搜索树中。这个搜索树的生长过程一直持续，直到目标结点与搜索树的距离在一定范围以内时终止。随后搜索算法在搜索树中寻找一条连接起点到终点的最短路径。 下面用一个示例来说明RRT算法的过程。 初始化一个环境，包括地图，起
Lucene深度解析：源码与原理探秘
"Lucene_原理与代码分析完整版 - 全文检索引擎的深度解析" 在深入探讨Lucene的源码分析之前，我们先要理解Lucene的基本原理。Lucene是一个开源的全文检索库，它提供了高效且可扩展的搜索功能。全文检索的基本原理...
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