Boosting（提升方法）之GBDT
一、GBDT的通俗理解 提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题，而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree）。GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)就是提升树算法的一种，它使用的基学习器是CART（分类和回归树 ...
原文：提升方法(boosting)详解
提升方法 boosting 是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什么能够提高学习精度，并且从前向分布加法模型的角度解释AdaBoost，最后叙述提升方法更具体的事例 提升术 boosti ...
2015-12-04 14:11 0 4647 推荐指数：
相关推荐
统计学习方法--提升树模型（Boosting Tree）与梯度提升树（GBDT）
1、主要内容 介绍提升树模型以及梯度提升树的算法流程 2、Boosting Tree 提升树模型采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法，同时基函数采用决策树算法，对待分类问题采用二叉分类树，对于回归问题采用二叉回归树。提升树模型可以看作是决策树的加法模型 ...
boosting方法
概述 Boosting基本思想: 通过改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），学习多个弱分类器，并将它们线性组合，构成强分类器。 Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，这可通过“重赋权法”（re-weighting）实施。对无法接受带权样本的基学习算法，则可 ...
Python中Gradient Boosting Machine(GBM）调参方法详解
原文地址：Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对：@酒酒Angie(drmr_anki@qq.com) && 寒小阳 ...
梯度提升树 Gradient Boosting Decision Tree
Adaboost + CART 用 CART 决策树来作为 Adaboost 的基础学习器 但是问题在于，需要把决策树改成能接收带权样本输入的版本。（need: weighted DTr ...
xgboost极限梯度提升算法 (boosting提升法)
xgboost xgboost简介 XGBoost全称是eXtreme Gradient Boosting，可译为极限梯度提升算法。它由陈天奇所设计，致力于让提升树突破自身的计算极限，以实现运算快速，性能优秀的工程目标。和传统的梯度提升算法 ...
机器学习--Gradient Boosting Machine(GBM）调参方法详解
一、GBM参数 总的来说GBM的参数可以被归为三类： 树参数：调节模型中每个决策树的性质 Boosting参数：调节模型中boosting的操作 其他模型参数：调节模型总体的各项运作 1、树参数 现在我们看一看定义一个决策树所需要的参数。注意我在这里用的都是python里 ...
梯度提升机（Gradient Boosting Machine）之 LightGBM
随着大数据时代的到来，GBDT正面临着新的挑战，特别是在精度和效率之间的权衡方面。传统的GBDT实现需要对每个特征扫描所有数据实例，以估计所有可能的分割点的信息增益。因此，它们的计算复杂度将与特征数和 ...