《机器学习Python实现_10_11_集成学习_xgboost_回归的简单实现》
一.损失函数 这一节对xgboost回归做介绍，xgboost共实现了5种类型的回归，分别是squarederror、logistic、poisson、gamma、tweedie回归，下面主要对前两种进行推导实现，剩余三种放到下一节 squarederror 即损失函数为平方误差的回归模型 ...
原文：《机器学习Python实现_10_12_集成学习_xgboost_回归的更多实现：泊松回归、gamma回归、tweedie回归》
一.原理介绍 这一节将树模型的预测与概率分布相结合，我们假设树模型的输出服从某一分布，而我们的目标是使得该输出的概率尽可能的高，如下图所示 而概率值最高的点通常由分布中的某一个参数 通常是均值 反映，所以我们将树模型的输出打造为分布中的该参数项，然后让树模型的输出去逼近极大似然估计的结果即可，即： hat y rightarrow mu ML 下面分别介绍possion回归，gamma回归，twe ...
2021-07-04 19:47 0 269 推荐指数：
相关推荐
《机器学习Python实现_10_10_集成学习_xgboost_原理介绍及回归树的简单实现》
一.简介 xgboost在集成学习中占有重要的一席之位，通常在各大竞赛中作为杀器使用，同时它在工业落地上也很方便，目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本，比如xgboost4j-spark,xgboost4j-flink等。xgboost的基础也是gbm，即梯度提升模型，它在此基础上做了进一步 ...
机器学习-softmax回归 python实现
---恢复内容开始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分类上的推广，即类标签 y 的取值大于或者等于 2。 假设数据样本集为：$\left \{ \left ( ...
机器学习(2)：Softmax回归原理及其实现
Softmax回归用于处理多分类问题，是Logistic回归的一种推广。这两种回归都是用回归的思想处理分类问题。这样做的一个优点就是输出的判断为概率值，便于直观理解和决策。下面我们介绍它的原理和实现。 1.原理 a.问题 考虑\(K\)类问题，假设已知训练样本集\(D\)的\(n ...
python机器学习《回归 一》
唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事。表示最近有点懒，可能是快要考试的原因，外加这两天都有笔试和各种面试，让心情变得没那么安静的敲代码，没那么安静的学习算法。搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东，甚至不知道函数式编程是啥；昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习 ...
机器学习算法实现——线性回归
大体上是Ng课week2的编程作业总结，作业中给出了实现非常好（主要是正常人都能看得懂。。）的linear regression比较完整的代码。 因为是在MATLAB/Octave环境下编程，要面对的最大的一个问题同时也是这类数学语言最大的优点就是将数据的处理全都转换成矩阵形式，即Ng ...
Machine Learning 学习笔记 (3) —— 泊松回归与Softmax回归
本系列文章允许转载，转载请保留全文！ 【请先阅读】【说明&总目录】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回归 (Poisson Regression) 在生活中，经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一 ...
机器学习（七）—回归
摘要：本文分别介绍了线性回归、局部加权回归和岭回归，并使用python进行了简单实现。 在这之前，已经学习过了Logistic回归，今天继续看回归。首先说一下回归的由来：回归是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测，目的 ...