原文:gbdt推导和代码

GBDT算法推导过程 m次迭代,n个类别,那么就意味着学习了m n棵回归树 train过程:假设有 个训练样本, 个类别 步骤一 假设所有样本的F矩阵,F矩阵是 的,F矩阵刚开始全为 ,而实际每个样本都有一个属于的类别y,y能组成一个实际的矩阵也是 的 步骤二 决策树是不断学习残差的过程,这里的残差经过计算是y p,其中p是由F矩阵求出来的,即 这里要知道决策树的分裂依据:遍历所有的特征纬度,这 ...

2016-10-18 16:12 4 7437 推荐指数:

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GBDT,FM,FFM推导

见我的原创文章原文(建议用Chrome浏览器阅读): https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YZ2Tmpw= ...

Mon Nov 20 19:09:00 CST 2017 0 1576
GBDT

核心~结合(易少缺过)~最佳~步骤 一、决策树分类  决策树分为两大类,分类树和回归树  分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面  回归树用于预测实数值,如明 ...

Wed Aug 01 17:52:00 CST 2018 0 757
模型融合--Gbdt+LR--代码及实现

原文链接:https://blog.csdn.net/u014033218/article/details/88382259 1. GBDT + LR 是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年 ...

Tue Jan 14 19:16:00 CST 2020 0 909
机器学习 | 详解GBDT在分类场景中的应用原理与公式推导

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第31篇文章,我们一起继续来聊聊GBDT模型。 在上一篇文章当中,我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理。GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的,若是通过训练新 ...

Mon Aug 17 21:31:00 CST 2020 0 804
GBDT--原来是这么回事(附代码)

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 ...

Wed Jul 10 05:09:00 CST 2019 0 2118
详解Maple如何公式推导和生成代码

 公式推导   直观自然的数学表达式,智能的关联菜单,交互式助手等协助您从容通过推导过程,让您更容易地完成解决方案的开发,快速、无错!   分析   Maple 内置超过大量的计算函数,包括积分变换,微分方程求解器(常微分方程、偏微分方程、微分代数方程),线性代数,统计,信号处理,FFT、小 ...

Thu Nov 19 22:51:00 CST 2015 0 5747
 
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