特征工程系列：GBDT特征構造以及聚類特征構造
特征工程系列：GBDT特征構造以及聚類特征構造 本文為數據茶水間群友原創，經授權在本公眾號發表。 關於作者：JunLiang，一個熱愛挖掘的數據從業者，勤學好問、動手達人，期待與大家一起交流探討機器學習相關內容~ 0x00 前言 數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限 ...
原文：利用GBDT模型構造新特征
本文鏈接：http: www.cnblogs.com breezedeus p .html，轉載請注明出處 我的博客主營地遷至github，歡迎朋友們有空去看看：http: breezedeus.github.io ，閱讀體驗好很多。 本文具體內容：http: breezedeus.github.io breezedeus feature mining gbdt.html。 ...
2014-11-19 23:16 0 7090 推薦指數：
相關推薦
GBDT基本理論及利用GBDT組合特征的具體方法（收集的資料）
最近兩天在學習GBDT，看了一些資料，了解到GBDT由很多回歸樹構成，每一棵新回歸樹都是建立在上一棵回歸樹的損失函數梯度降低的方向。 以下為自己的理解，以及收集到的覺着特別好的學習資料。 1、GBDT可用於回歸任務和分類任務。 GBDT做回歸任務時，每一棵子樹的構建過程與cart回歸樹 ...
GBDT 特征重要度計算
GBDT原理和推導：https://blog.csdn.net/yangxudong/article/details/53872141 Pyspark 分類、回歸、聚類示例： https://blog.csdn.net/littlely_ll/article/details ...
談談模型融合之三 —— GBDT
前言 本來應該是年后就要寫的一篇博客，因為考完試后忙了一段時間課設和實驗，然后回家后又在摸魚，就一直沒開動。趁着這段時間只能呆在家里來把這些博客補上。在之前的文章中介紹了 Random Forest 和 AdaBoost，這篇文章將介紹介紹在數據挖掘競賽中，最常用的算法之一 —— GBDT ...
基於Spark的GBDT + LR模型實現
基於Spark的GBDT + LR模型實現 目錄 基於Spark的GBDT + LR模型實現 數據預處理部分 GBDT模型部分(省略調參部分) GBDT與LR混合部分 測試數據來源http ...
xgboost gbdt特征點分烈點
lightGBM與XGBoost的區別：(來源於：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588002707760744935&wfr=spider&for=pc) 切分算法(切分點的選取) 占用的內存更低，只保存特征離散化后的值，而這個值一般用8位 ...
NLP -- 文本特征構造
學習筆記 基於深度學習的自然語言處理（中文版）-- 車萬翔 等譯 基本概念 在語言處理中，向量 x 來源於文本數據，能夠反映文本數據所具有的多種語言學特征 從文本數據到具體向量的映射稱為 “特征提取” 和 “特征表示”，通過 “特征方程” 所完成 對語言數據，其以一些列離散 ...
xgboost的predict接口輸出問題以及相關參數的探究(evals、evals_result、verbose_eval、pred_leaf、pred_contribs)、利用gbdt進行特征組合問題(gbdt+lr)
） 4.利用gbdt進行特征組合問題(gbdt+lr) 二、導入驗證數據，驗證問題 針對問題1 ...