决策树算法系列——GBDT

最新推荐文章于 2024-06-09 19:50:14 发布
最新推荐文章于 2024-06-09 19:50:14 发布
阅读量577 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习 文章标签： 算法 GBDT 决策树系列
本文分享了在 优快云 发布博客的经验与技巧，包括如何撰写更吸引人的文章、提高阅读量的方法等。对于希望在 优快云 上获得更多关注的技术博主来说非常实用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

集成学习算法梳理——GBDT
JN_rainbow的博客
04-07 1562
文章目录GBDT概述前向分步算法损失函数负梯度拟合损失函数分类算法正则化优缺点优点缺点sklearn APIsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier()应用场景参考资料 GBDT概述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree, 梯度提升决策树)不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题，GBDT的核心思想在于，每一棵树学习...
Homework——GBDT（梯度提升树）
SayItClear的博客
04-07 481
1.前向分步算法 考虑加法模型 f(x)=∑m=1Mβmb(x;γm)f(x)=\sum_{m=1}^M \beta_mb(x;\gamma_m)f(x)=∑m=1M​βm​b(x;γm​)，其中，b是基分类器，γ\gammaγ是基分类器的参数， β\betaβ是基分类器的系数。在标签数据以及损失函数L(y,f(x))已知的情况下，为了求解出f(x),需要最小化损失函数，min⁡βm,γmL(y,...
决策树模型组合算法GBDT.docx
08-19
决策树模型组合算法GBDT，这个文档非常浅显易懂，非常难得一见的好文档。
机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT
计算机视觉小菜鸟的专栏
07-22 3372
申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-752-1-5.html 前言：     决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，
决策树之GBDT
技术地板的博客
08-28 526
决策树之GBDT1. 思想1.1. 回归树 Regression Decision Tree1.2. 梯度迭代 Gradient Boosting1.3 缩减 Shrinkage2. 优缺点3. 与Adaboost对比 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，属于 Boosting 策略。GBDT 是被公认的泛化能力较强的算法。 1. 思想 GBDT 由三个概念组成：Regression Decision Tree（即 DT）
梯度提升决策树（GBDT）算法
qq_32172681的博客
08-04 862
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树），由名字可以看出涉及到三点： 1、boosting 简单讲，就是每次训练单个弱学习器时，都将上一次分错的数据权重提高一点再进行当前单个弱学习器的学习。这样越往后执行，训练出的单个弱学习器就会越在意那些容易分错（权重高）的点。当执行 M 次后，通过加权求和的方式组合成一个最终的学习器。 2、Gradien...
GBDT迭代的决策树算法
fkyyly的专栏
10-15 814
1.简介     gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 gbdt的面试考核点，大致有下面几个: gbdt 的算法的流程？ gb...
机器学习算法总结(四)——GBDT与XGBOOST - 微笑sun - 博客园1
08-03
【机器学习算法总结(四)——GBDT与XGBOOST】 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和XGBOOST是两种基于提升（Boosting）框架的机器学习算法，它们广泛应用于分类和回归任务中，尤其在处理高维数据和复杂关系时...
梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用
theskylife的博客
02-09 1271
在如今数据驱动的时代，异常检测成为了保障系统安全的关键技术，尤其在金融安全、网络安全等领域中扮演着至关重要的角色。梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作为一种强大的机器学习算法，其在异常检测领域的应用越来越受到关注。本文旨在探讨GBDT在异常检测中的应用及其实现方式。
梯度提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用
theskylife的博客
02-12 1984
多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）是机器学习领域的一个重要研究方向，它通过在多个相关任务上共享信息，提高了模型在每个任务上的泛化能力。在现代人工智能（AI）研究和应用中，多任务学习的重要性日益凸显，它能有效提升数据利用率，加速模型训练过程，并提高模型性能。
决策树算法——Random Forest、Adaboost、GBDT 算法
AmorFati的博客
11-05 493
集成学习 常见的集成学习框架有三种：Bagging，Boosting 和 Stacking。 Bagging Bagging 全称叫 Bootstrap aggregating，每个基学习器都会对训练集进行有放回抽样得到子训练集，比较著名的采样法为 0.632 自助法。每个基学习器基于不同子训练集进行训练，并综合所有基学习器的预测值得到最终的预测结果。Bagging 常用的综合方法是投票法，...
GBDT（梯度提升决策树）总结笔记
leadai的博客
05-04 5132
五月两场 | NVIDIA DLI 深度学习入门课程5月19日/5月26日一天密集式学习  快速带你入门阅读全文>正文共9696个字，9张图，预计阅读时间28分钟。...
GBDT梯度提升决策树-理清每个细节-附Python代码
默默耕耘，阶段爆发，取长补短，修炼身心
12-25 9106
2019-01-14修改部分文字内容，增强理解  2019-01-17修改章节4.提升树算法与负梯度拟合，章节5.梯度提升回归树算法，更改公式、加注释使其更加容易理解                     增加章节2.GBDT优缺点，6.梯度提升分类树算法 1.GBDT概念 以决策树为基学习器的集成学习算法具有预测精度高的优势，树的集成算法主要有随机森林和GBDT。随机森林具有很好的抗过...
梯度提升决策树（GBDT）
最新发布
SQL__Learning的博客
06-09 2157
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree），它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。
GBDT算法详解
bb8886的博客
04-11 3608
GBDT知识点详解：包括Gradient Boosting和CART
【算法】决策树模型 & 集成算法模型GBDT
qq_36643449的博客
12-26 2311
决策树 ID3 C4.5 CART 剪枝 GBDT
第3周：决策树模型（CART）、基于树的集成学习算法（随机森林、GBDT）-人工智能工程师直通车
11-13
本课程共分为三个阶段。从机器学习到深度学习，再到项目实战，循序渐进，层层深入。除了系统讲解成为一名人工智能工程师所需的理论知识外，每节课还会配有实战案例，通过练习巩固所学知识，学以致用解决实际问题。第三个阶段包含四个大型工业级综合实战案例，采用大量真实数据集，完美模拟工作场景。学完后，大家绝对可以胜任人工智能领域相关工作。
GBDT（梯度提升决策树）算法（详细版）
热门推荐
Microstrong
02-28 2万+
转载地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNDM2OTMzOQ==&mid=2247485043&idx=1&sn=0a207eb61e3119d06507e9c9a42c4164&chksm=e8f63e27df81b731f2ddd60c4e8162f6f5297554e3ac8bb6613f2df6e8a7eec809...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值