机器学习技法笔记11：GBDT

最新推荐文章于 2022-09-12 10:16:10 发布
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本节课聚焦于GBDT的学习，GBDT是机器学习领域的重要内容。

本节课主要学习GBDT
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GBDT个人笔记
JiaJia的博客
06-07 313
GBDT 
GBDT——学习笔记
qq_34806485的博客
07-19 402
GBDT(梯度提升决策树) 看了一篇博客，觉得讲解得比较好，本文只是我的一篇笔记，主要是为了检验自己是否真的懂了。要看详细讲解，推荐参考https://blog.youkuaiyun.com/w28971023/article/details/8240756 按照博客中的介绍，对GBDT中的名词逐个进行解释。 -决策树 -提升 -梯度 决策树 一般听到决策树都会想到分类问题，如ID3，C...
学习笔记——GBDT
weixin_44467105的博客
02-26 413
GBDT梯度提升决策树，是一种典型的boosting的集成学习算法，也就采用的加法模型，通过 若干个基学习器的结果进行相加得到最终的结果。 一.GBDT的训练过程 GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进 行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。因为训练的过程是通 过降低偏差来不断提高最终分类器的精度。 GBDT的基学习器一般为cart树，也就意味着每一轮迭代都产生一颗cart树（针对分类问题有 不同，后面讨论）。因为单颗cart树是一个
《机器学习技法》学习笔记11——GBDT
08-20 1520
http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/77435463Adaptive Boosted Decision Tree关于AdaBoost、提升树可先参阅：http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/77294201 这里仅对其做一定的补充。 对提升决策树桩的模型中，我们对树的节点进行分隔时
GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记
消极的人永远是对的，积极的人选择勇往直前
09-12 1055
GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记
机器学习技法笔记12：神经网络
wang_buaa的博客
09-14 309
本节课主要学习神经网络
林轩田《机器学习技法》课程笔记11 -- Gradient Boosted Decision Tree1
08-03
【机器学习技法】课程笔记11 -- Gradient Boosted Decision Tree1 本次课程主要探讨了Adaptive Boosting（AdaBoost）算法在决策树模型中的应用，特别是如何将权重引入以优化决策树算法，以及如何通过Gradient ...
林轩田机器学习技法课程讲义与笔记合集
此外，资源中包含的“机器学习技法.docx”是一份由学生整理的完整Word笔记，相较于原始讲义更具可读性和归纳性。这份笔记往往会对每一讲的重点公式、算法流程、图示解释进行重新组织，并加入个人理解与补充说明，有...
机器学习技法原始讲义和课程笔记
12-08
10. **机器学习技法.docx**：这份文档很可能是课程的综合笔记或总结，包含了整个课程的关键概念、公式和重要算法的详细解释。 每一讲的内容都是相互关联的，构成了一套完整的机器学习理论与实践体系。通过这些讲义...
coursera机器学习技法笔记(9-11)——decision tree & Random forest & GBDT
05-06 1564
9 Decision Tree9.1 Decision Tree Hypothesis　　本节主要讲述了决策树的两种解释，一种是决策树是由叶子节点和路径组成的，当选择叶子节点对应的路径时采用对应的叶子节点结果；另一种观点是由分叉的树递归组成，当选择某一分支时将采用分支对应的子树的演算法结果。 　　决策树的优点在于可解释性强，高效。缺点是理论保证不足，并且算法多样。9.2 Decision Tree
机器学习技法笔记(7-11)——blending and bagging & Adaptive Boosting & decision tree & Random forest & GBDT
LETFLY'S LAB
03-12 903
7 Blending and Bagging 7.1 Motivation of Affregation 　　之前都是通过特征转换达到更好的分类目的，而有另一种思路就是将多个模型的分数线性组合起来以期得到更好的效果。它们的权重应为x的函数，这样能包含投票、取最大等多种情况。 7.2 Uniform Blending 　　本节从理论上探讨了blend的可行性：
『机器学习笔记 』GBDT原理-Gradient Boosting Decision Tree
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百川的博客
03-24 7万+
1. 背景 1.1 Gradient Boosting 1.2 提升树-boosting tree 回归问题提升树算法 2 Gradient Boosting Decision Tree 2.1 函数空间的数值优化 2.2 算法 Shrinkage 总结 附录 参考资料 相似算法： 1. 背景 决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树模型具有分类速度快，模型...
GBDT
define_us的专栏
01-23 1245
参考 https://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6201663.html https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 GBDT简介 决策树分为两大类，回归树和分类树。前者用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度；后者用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面。这里要强调的是，前者的...
GBDT（梯度提升决策树）总结笔记
leadai的博客
05-04 5232
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。...
机器学习技法笔记4：Soft-Margin SVM
wang_buaa的博客
09-06 1875
之前几篇见： 4-1 Motivation and Primal Problem 上节课我们主要介绍了Kernel SVM。先将特征转换和计算内积这两个步骤合 并起来，简化计算、提高计算速度，再用Dual SVM的求解方法来解决。 Kernel SVM不仅能解决简单的线性分类问题，也可以求解非常复杂甚至是无 限多维的分类问题，关键在于核函数的选择，例如线性核函数、多项式核函数 和高斯核函数...
机器学习技法笔记6：support vector regression（SVR）
wang_buaa的博客
09-08 1796
6-1 Kernel Ridge Regression 上节课我们主要介绍了Kernel Logistic Regression，讨论如何把SVM的技巧 应用在soft-binary classification上。方法是使用2-level learning，先利用 SVM得到参数b和w，然后再用通用的logistic regression优化算法，通过 迭代优化，对参数b和w进行微调，得到最佳...
机器学习技法笔记总结（一）SVM系列总结及实战
wang_buaa的博客
09-20 1514
本篇文章对于SVM的一系列原理进行了总结，其中涉及了线性SVM，SVM的对偶形式，soft-margin SVM，SVR等等一系列相关知识，并且使用sklearn进行了实战，给出的一个人脸识别的例子
机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归
wang_buaa的博客
09-06 1189
5-1 Soft-Margin SVM as Regularized Model 上节课我们主要介绍了Soft-Margin SVM，即如果允许有分类错误的点存在， 那么在原来的Hard-Margin SVM中添加新的惩罚因子C，修正原来的公式， 得到新的αn值。最终的到的αn有个上界，上界就是C。Soft-Margin SVM权 衡了large-margin和error point之前的关系，...
机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式
wang_buaa的博客
09-05 995
2 SVM的对偶形式 1、上次学习过 上一节课我们说过，使用SVM得到large-margin，减少了有效的VC Dimension，限制了模型复杂度；另一方面，使用特征转换，目的是让模型更 复杂，减小Ein。所以说，非线性SVM是把这两者目的结合起来，平衡这两者 的关系。那么，特征转换下，求解QP问题在z域中的维度设为d~+1，如果 模型越复杂，则d~+1越大，相应求解这个QP问题也变得...
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