原文:GBRT 要点理解

. 首先要理解Boost和Gradient Boost。 前者是在算法开始时候,,为每一个样本赋上一个相等的权重值,也就是说,最开始的时候,大家都是一样重要的。在每一次训练中得到的模型,会使得数据点的估计有所差异,所以在每一步结束后,我们需要对权重值进行处理,而处理的方式就是通过增加错分类点的权重,这样使得某些点如果老是被分错,那么就会被 严重关注 ,也就被赋上一个很高的权重。然后等进行了N次迭 ...

2017-02-03 08:47 0 1985 推荐指数:

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理解webpack4.splitChunks之其余要点

  splitChunks除了之前文章提到的规则外,还有一些要点或是叫疑惑因为没有找到官方文档的明确说明,所以是通过我自己测试总结出来的,只代表我自己的测试结果,不一定正确。 splitChunks.cacheGroup必须同时满足各个条件才能生效,这个之前我理解错误,我以为 ...

Tue Jan 29 21:01:00 CST 2019 0 2670
GBT、GBDT、GBRT与Xgboost

GBT、GBDT、GBRT与Xgboost 我们首先介绍下提升树,再依此介绍梯度提升树、GBDT、GBRT,最后介绍Xgboost. 提升树(boosting tree) 提升树(boosting tree)是以决策树为基本学习器的提升方法,它被认为是统计学习中性能最好的方法 ...

Sat May 16 19:40:00 CST 2020 0 579
理解OpenStack中的OpenvSwitch的几个要点

OpenvSwitch是实现虚拟化网络的重要基础组件,在OpenStack中利用OpenvSwitch作为底层部件来完成虚拟网络提供和租户网络管理。 在部署和应用OpenStack的过程中,可能会碰到网络相关的一些问题,能够准确的理解OpenStack中 ...

Fri Aug 23 19:41:00 CST 2019 0 452
《深入理解C++11》要点总结

3.1 继承构造函数 通过using关键字可以继承父类的构造函数。也可以通过显式定义构造函数来阻止继承。 3.2 委派构造函数,减少构造函数的书写 ...

Wed May 25 02:47:00 CST 2016 0 2253
LQR要点

新的“A”变成着了这样:Ac = A - KB 基于对象:状态空间形式的系统 能量函数J:也称之为目标函数 Q:半正定矩阵,对角阵(允许对角元素出现0) R:正定矩阵,QR其实就是权重 下面这段话可能会加深对LQR的理解: 当x是一维的,J就变成 我们的目的 ...

Mon May 21 21:29:00 CST 2018 0 1153
【机器学习】迭代决策树GBRT(渐进梯度回归树)

一、决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上,如iccv这种重量级会议,iccv ...

Sun Nov 02 07:29:00 CST 2014 0 4450
APS实现的要点与难点

  在前一篇关于文章中讨论了不同层级、粒度的生产计划,在各行业中受重视程度的差异问题。   承蒙大家热烈讨论。本文则在收集各方高见的基础上,对于供应链上各个环节的运营、生产计划再作稍微深入一点的探讨 ...

Fri Aug 23 19:25:00 CST 2019 0 544
 
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