特征工程系列:GBDT特征构造以及聚类特征构造 本文为数据茶水间群友原创,经授权在本公众号发表。 关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限 ...
本文链接:http: www.cnblogs.com breezedeus p .html,转载请注明出处 我的博客主营地迁至github,欢迎朋友们有空去看看:http: breezedeus.github.io ,阅读体验好很多。 本文具体内容:http: breezedeus.github.io breezedeus feature mining gbdt.html。 ...
2014-11-19 23:16 0 7090 推荐指数:
特征工程系列:GBDT特征构造以及聚类特征构造 本文为数据茶水间群友原创,经授权在本公众号发表。 关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限 ...
最近两天在学习GBDT,看了一些资料,了解到GBDT由很多回归树构成,每一棵新回归树都是建立在上一棵回归树的损失函数梯度降低的方向。 以下为自己的理解,以及收集到的觉着特别好的学习资料。 1、GBDT可用于回归任务和分类任务。 GBDT做回归任务时,每一棵子树的构建过程与cart回归树 ...
GBDT原理和推导:https://blog.csdn.net/yangxudong/article/details/53872141 Pyspark 分类、回归、聚类示例: https://blog.csdn.net/littlely_ll/article/details ...
前言 本来应该是年后就要写的一篇博客,因为考完试后忙了一段时间课设和实验,然后回家后又在摸鱼,就一直没开动。趁着这段时间只能呆在家里来把这些博客补上。在之前的文章中介绍了 Random Forest 和 AdaBoost,这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中,最常用的算法之一 —— GBDT ...
基于Spark的GBDT + LR模型实现 目录 基于Spark的GBDT + LR模型实现 数据预处理部分 GBDT模型部分(省略调参部分) GBDT与LR混合部分 测试数据来源http ...
lightGBM与XGBoost的区别:(来源于:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588002707760744935&wfr=spider&for=pc) 切分算法(切分点的选取) 占用的内存更低,只保存特征离散化后的值,而这个值一般用8位 ...
学习笔记 基于深度学习的自然语言处理(中文版)-- 车万翔 等译 基本概念 在语言处理中,向量 x 来源于文本数据,能够反映文本数据所具有的多种语言学特征 从文本数据到具体向量的映射称为 “特征提取” 和 “特征表示”,通过 “特征方程” 所完成 对语言数据,其以一些列离散 ...
) 4.利用gbdt进行特征组合问题(gbdt+lr) 二、导入验证数据,验证问题 针对问题1 ...