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GBDT算法详解：从入门到精通
最新推荐文章于 2022-09-15 14:43:19 发布
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本文深入探讨了GBDT（梯度提升决策树）算法，包括其基本原理、工作流程和优化技巧。通过实例解析，展示了如何使用GBDT进行预测建模，并对比了XGBoost作为GBDT的一种高效实现。适合初学者和进阶者理解GBDT的精髓。
Boosting族算法--Adaboost算法与GBDT算法原理(简单易懂)
热衷于开源，热爱人工智能领域，时常分享机器学习，数据挖掘项目及方法，我们一起努力！
02-21 5222
Boosting算法
【深入理解决策树算法-一些问题解答】
weixin_50961821的博客
02-28 996
特征选择是指在每个节点选择一个最优特征进行数据分裂。决策树通过计算每个特征的分裂准则（如信息增益、基尼不纯度）来决定使用哪个特征进行分裂。过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。预剪枝：在树生成过程中提前停止分裂。后剪枝：在树生成后，通过移除不必要的节点来简化树结构。
大白话GBDT算法-通俗理解GBDT原理
06-21
本课程分为4个模块。 第一个模块通过预测年龄的直观案例理解GBDT算法流程。 第二个模块通过GBDT的三要素：GB(梯度提升)，DT(回归树)和Shrinkage(缩减)理解GBDT的算法核心。 第三个模块通过剖析分类和回归损失函数来讲解GBDT在分类和回归方面的应用。 第四个模块通过手动方式一步步拆解讲解GBDT回归，二分类，多分类的过程，还原真实迭代流程。 第五个模块通过真实案例讲解GBDT的工作中所用API。 资料： 视频：
GBDT模型及案例（Python）
qq_42433311的博客
04-28 9493
目录 1 GBDT算法核心思想 2 GBDT算法的数学原理 3 GBDT算法数学原理举例 补充知识点：梯度提升树中梯度的理解 4 使用sklearn实现GBDT算法 5案例：产品定价模型 5.1模型搭建 5.1.1读取数据 5.1.2分类型文本变量的处理 5.1.3提取特征变量和目标变量 5.1.4划分训练集的测试集 5.1.5模型训练及搭建 5.2模型预测及评估 6模型参数介绍 参考书籍 1 GBDT算法核心思想 GBDT是Gradient Boosti...
（十四）通俗易懂理解——GBDT算法原理
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这篇看到现在还是有点迷糊，没有完全弄懂，先转载过来自己消化，后续有更浅显易懂的内容再更。 原文文章：https://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/details/51746402 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法是近年来被提及比较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据...
GBDT--简单理解
meanme的专栏
03-17 3322
梳理1.Model Ensemble 可以分为三大类：Bagging，Boosting， Stacking.2.Boosting可以说是一个思想（框架），而Adaboost等算法只是其一个子类，记得ICCV2015有一个结合CNN和Boosting的工作获得了Best Paper Award？：3.Boosting的 前向分布算法（在每一步求解弱分类器Φ(m)和其参数w(m)的时候不去修改之前已经求
GBDT：梯度提升决策树
jbcsimple
08-10 6884
GBDT：梯度提升决策树 字数2887 阅读1208 评论0 喜欢2 综述   GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。   
机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（Gradient Boosted Decision Trees / GBDT）
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机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（Gradient Boosted Decision Trees / GBDT）
机器学习算法梳理第二篇--GBDT
ai-july
04-07 654
简介： GBDT是Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树，首先gbdt 是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。 gbdt的训练过程 我们通过一张图片说明gbdt的训练过程: 解...
（八）集成学习之GBDT与python代码实现
twlve的博客
04-14 2647
学习笔记参考：http://www.dmlearning.cn/single/a5bf33e7b2c44e499a1cb7b2d5f8fbfa.html 全英文PPT，但是这是我挣扎几天后看过最通俗易懂的讲解了，打不开可以私聊我。 知识点： Gradient Boosting Decision Tree：梯度提升决策树 无论是回归还是分类，都是采用CART树 策略：会用第K个CART树拟合前K-1个CART树留下的残差，从而不断缩小整个模型的误差 但在在更一般的情况下，使用负梯度 better
GBDT算法理解
08-15
详解了GBDT算法原理和实现过程
Task2 GBDT算法梳理
03-03
Task2 GBDT算法梳理 主要用于社群的资料整合。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法，本文统一简称GBDT。
机器学习十大常用算法的通俗理解
09-29
机器学习的十大常用算法的简单理解，通俗易懂地讲解了十大机器学习常用算法的概念及用法
对梯度提升树(GBDT)的通俗理解
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综述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。   GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。   GBDT的思想使其具有天然优势可以发现多种有区分性的特征以及特征组合。业界中，Facebook使用其来自动发现.
gbdt算法_手把手机器学习实战系列: GBDT算法直观理解
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基本思想GBDT算法又称为梯度提升树算法，是现在机器学习中最为有名的一种算法，它属于boosting算法中的一种，以前我们介绍过Adaboost算法，它与Adaboost算法有着很大的不同，Adaboost算法是通过利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去，而使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。为了更好的理解这个算法，本文将尽可能的减少数...
大白话5分钟带你走进人工智能-第31节集成学习之最通俗理解GBDT原理和过程
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目录 1、前述 2、向量空间的梯度下降： 3、函数空间的梯度下降： 4、梯度下降的流程： 5、在向量空间的梯度下降和在函数空间的梯度下降有什么区别呢？ 6、我们看下GBDT的流程图解： 7、我们看一个GBDT的例子： 8、我们看下GBDT不同版本的理解： 1、前述 从本课时开始，我们讲解一个新的集成学习算法，GBDT。 首先我们回顾下有监督学习。假定有N个训练样...
GBDT算法（最简单）
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https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.2%20GBDT/3.2%20GBDT.md 1. 解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。 1.1 Boosting思想 Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一
GBDT通俗版
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文章目录1. GBDT 简介2. 算法流程2.1 拟合对象为连续值1. 初始化参数2. 计算误差3. 更新估计值4 重复步骤32.2 拟合对象为离散值 1. GBDT 简介 GBDT全称为Gradient Boost Decision Tree，提升决策树，其实本质上和AdaBoost模型没有太大的区别，仅仅是在提升对象方面略有差别。AdaBoost模型是通过调整错误样本的权重达到提升的目的，而G...
GBDT算法解读
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GBDT算法解读
gbdt评估是什么
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04-02
可能需要避免过于技术化的术语，用通俗易懂的中文解释，同时保持准确性。还要注意用户提到的格式要求，数学公式用$$包围，行内公式用$，但在这个问题中可能涉及的公式不多，不过如果有的话要正确应用，比如损失函数...
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