GBDT用于分类问题
一、简介 GBDT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：效果确实挺不错。 二：既可以用于分类也可以用于回归。 三：可以筛选特征。 这三点实在是太吸引人了，导致在面试 ...
原文：GBDT算法用于分类问题
转自：https: zhuanlan.zhihu.com p GBDT算法概述 GBDT是boosting算法的一种，按照boosting的思想，在GBDT算法的每一步，用一棵决策树去拟合当前学习器的残差，获得一个新的弱学习器。将这每一步的决策树组合起来，就得到了一个强学习器。 具体来说，假设有训练样本 ，第m 步获得的集成学习器为 ，那么GBDT通过下面的递推式，获得一个新的弱学习器 ： 其中 ...
2020-05-20 15:32 0 711 推荐指数：
相关推荐
用于图像分类的MobileNetV3算法
用于图像分类的MobileNetV3算法 摘要 卷积神经网络（CNN）是一种深度神经网络，通过多个卷积层提取图像特征，广泛应用于图像分类。随着移动设备处理的图像数据量的不断增加，神经网络在移动终端上的应用越来越广泛。然而，这些网络需要大量的计算和先进的硬件支持，很难适应移动设备。本文 ...
GBDT分类和回归例子
...
GBDT算法原理
目录 一、GBDT 二. GBDT回归树基本模版 三. GBDT的算法描述 3.1 GBDT的损失函数 3.1.1 梯度提升回归树损失函数介绍 3.1.2 梯度提升分类树损失函数介绍 3.2 GBDT回归算法描述 3.2.1 平方损失GBDT算法描述 3.2.2 绝对损失 ...
Boosting算法之Adaboost和GBDT
Boosting是串行式集成学习方法的代表，它使用加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。Boosting系列算法里最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法里面应用最广泛的是梯度提升树(Gradient ...
GBDT算法简述
提升决策树GBDT 梯度提升决策树算法是近年来被提及较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现，有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发，比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM 一、监督学习 1、 监督学习的主要任务 ...
GBDT算法梳理
1.前向分布算法 其算法的思想是，因为学习的是加法模型，如果能够从前往后，每一步只学习一个基函数及其系数，逐步逼近优化目标函数，那么就可以简化优化的复杂度。 2.负梯度拟合 对于一般的回归树，采用平方误差损失函数，这时根据前向分布每次只需要达到最优化，就能 ...
GBDT算法梳理
1.GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)思想 Boosting : Gradient boosting Gradient boosting是 boosting 的其中一种方法，它主要的思想是，每一次 ...