http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuy ...
作者:JSong, 日期: . . 集成学习 ensemble learning 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,这对 弱学习器 尤为明显。 目前,有三种常见的集成学习框架:bagging,boosting和stacking。第一种是并行的,各个基学习器之间不存在强依赖关系,代表是随机森林算法。后两者是串行的,基学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成 ...
2017-10-11 00:41 0 1241 推荐指数:
http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuy ...
Boosting方法实际上是采用加法模型与前向分布算法。在上一篇提到的Adaboost算法也可以用加法模型和前向分布算法来表示。以决策树为基学习器的提升方法称为提升树(Boosting Tree)。对分类问题决策树是CART分类树,对回归问题决策树是CART回归树。 1、前向分布算法 ...
课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看过别人的竞赛视频,知道GBDT这个算法应用十分广泛。林在第八讲,简单的介绍了AdaBoost,这一讲会更深入的从优化的角度看AdaBoost,然后引出GBDT算法,最后林对最近几讲 ...
【转载自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html】 前言 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易 ...
前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等。但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。 美国金融银行业 ...
1.简介 gbdt全称梯度提升决策树,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,在前几年深度学习还没有大行其道之前,gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个,一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了,导致在面试 ...
gbdt(又称Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多个决策树组成。它最早见于yahoo,后被广泛应用在搜索排序、点击率预估上。 xgboost是陈天奇大牛新开 ...
转自: https://www.zhihu.com/question/41354392 作者:wepon 链接:https://www.zhihu.com/question/41354 ...