決策樹和基於決策樹的集成方法（DT,RF,GBDT,XGB）復習總結
摘要： 1.算法概述 2.算法推導 3.算法特性及優缺點 4.注意事項 5.實現和具體例子 內容： 1.算法概述 1.1 決策樹（DT）是一種基本的分類和回歸方法。在分類問題中它可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件 ...
原文：淺談決策樹，RF和GBDT
以下內容僅為自己梳理知識，是許多人博客看后和思考的結晶，無故意抄襲，也記不清都看了哪些大神的博客。。。大家看見切勿怪罪 決策樹： 決策樹可分為分類樹和回歸樹. ID ，C 是經典的分類模型，可二分類，多分類。它是通過挑選對整體區分度較大的屬性，朝着混亂程度減小的方向，迭代建立的過程。使得最終也節點中的樣本大體上屬於同一類。本質上試講空間分成葉子節點個互不相交的子空間，標明每個空間的屬性，達到分類模 ...
2016-08-22 22:18 0 1975 推薦指數：
相關推薦
淺談樹模型與集成學習-從決策樹到GBDT
引言 神經網絡模型，特別是深度神經網絡模型，自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鳴驚人，無疑是Machine Learning Research上最靚的仔，各種 ...
Boosting決策樹：GBDT
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)屬於集成學習中的Boosting流派，迭代地訓練基學習器 (base learner)，當前基學習器依賴於上一輪基學習器的學習結果。 不同於AdaBoost自適應地調整樣本的權值分布，GBDT是通過不斷地擬合殘差 ...
決策樹--集成方法--樹模型（rf、GBDT、XGB和LGB）的對比
目錄 一、熵相關內容 1.1 熵的幾個相關定義 1.1.1 自信息和熵（單個變量） 1.1.2 聯合熵、條件熵和左右熵（多變 ...
機器學習總結（4）—分類中的樹模型（決策樹及RF.GBDT集成模型）
前言 過去幾個月，一直在學習機器學習模型，輸入只是學習的一部分，輸出可以幫助自己更熟練地掌握概念和知識。把一個復雜的事物簡單的講述出來，才能表示真正弄懂了這個知識。所以我將在博客中盡量簡單地把這 ...
決策樹(中)-集成學習、RF、AdaBoost、Boost Tree、GBDT
參考資料(要是對於本文的理解不夠透徹，必須將以下博客認知閱讀)： 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/ ...
GBDT：梯度提升決策樹
http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種迭代的決策樹算法，該算 ...
GBDT（MART） 迭代決策樹詳解
在網上看到一篇對從代碼層面理解gbdt比較好的文章，轉載記錄一下： GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種迭代的決策樹算法，該算 ...