GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
原文：http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/48415435 GBDT，全稱Gradient Boosting Decision Tree，叫法比較多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost ...
原文：Gradient Boost Decision Tree（GBDT）中損失函數為什么是對數形式
由於最近要經常用到XGBOOST的包，不免對相關的GBDT的原理又重新學習了一遍， 發現其中在考慮損失函數的時候，是以對數log進行度量的，囿於誤差平方和函數的印象 那么為什么是對數呢 可能是下面的原因： 通俗的解釋 對數損失是用於最大似然估計的。一組參數在一堆數據下的似然值，等於每一條數據的概率之積。而損失函數一般是每條數據的損失之和，為了把積變為和，就取了對數。再加個負號是為了讓最大似然值和最 ...
2016-09-29 20:37 0 4286 推薦指數：
相關推薦
CART分類與回歸樹與GBDT(Gradient Boost Decision Tree)
一、CART分類與回歸樹 資料轉載： http://dataunion.org/5771.html Classification And Regression Tree(CART)是決策樹的一種，並且是非常重要的決策樹，屬於 ...
機器學習中的算法：決策樹模型組合之GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
【轉載自：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html】 前言 決策樹這種算法有着很多良好的特性，比如說訓練時間復雜度較低，預測的過程比較快速，模型容易展示（容易 ...
梯度提升樹 Gradient Boosting Decision Tree
Adaboost + CART 用 CART 決策樹來作為 Adaboost 的基礎學習器 但是問題在於，需要把決策樹改成能接收帶權樣本輸入的版本。（need: weighted DTr ...
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/ ...
交叉熵和對數損失函數之間的關系
交叉熵 熵/信息熵 假設一個發送者想傳輸一個隨機變量的值給接收者。這個過程中，他們傳輸的平均信息量為： 叫隨機變量的熵，其中 把熵擴展到連續變量的概率分布,則熵變為 被稱為微分熵。 在離散分布下，最大熵對應於變量的所有可能狀態的均勻分布。 最大化微分熵的分布是高斯分布 ...
logistic回歸的損失函數是什么形式？為什么？為什么不選平方損失函數？
https://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7359672.html https://www.cnblogs.com/yangzsnews/p/7496639.html ...
梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree)，用於分類或回歸。
今天學習了梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT），准備寫點東西作為記錄。后續，我會用python 實現GBDT， 發布到我的Github上，敬請Star。 梯度提升算法是一種通用的學習算法，除了決策樹，還可以使用其它模型作為基學習器。梯度提升 ...