机器学习总结（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法，其实就是将多个弱学习器提升（boost）为一个强学习器的算法。其工作机制是通过一个弱学习算法，从初始训练集中训练出一个弱学习器，再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后 ...
原文：机器学习算法总结(四)——GBDT与XGBOOST
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。 前向分布算法 引入加法模型 在给定了训练数据和损失函数 L y, f x 的条件下，可以通过损失函数最小化来学习加法模型 然而对于 ...
2018-07-01 15:57 2 50893 推荐指数：
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机器学习技法-GBDT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 ...