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：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 .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Top Ten Machine Learning Algorithm。顧名思義，CART算法既可以用於創建分類樹 Classification Tree ，也可以用於創建回歸樹 Reg ...
2016-11-26 23:44 7 8603 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
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 ...
分類回歸樹CART(上)
分類回歸樹(CART,Classification And Regression Tree)也屬於一種決策樹，上回文我們介紹了基於ID3算法的決策樹。作為上篇，這里只介紹CART是怎樣用於分類的。 分類回歸樹是一棵二叉樹，且每個非葉子節點都有兩個孩子，所以對於第一棵子樹其葉子節點數比非葉子節點 ...
分類回歸樹（CART）
概要 本部分介紹 CART，是一種非常重要的機器學習算法。 基本原理 CART 全稱為 Classification And Regression Trees，即分類回歸樹。顧名思義，該算法既可以用於分類還可以用於回歸。 克服了 ID3 算法只能處理離散型數據的缺點，CART ...
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 DTree(D, u(t)) ） 這樣可能有點麻煩，有沒有簡單點的辦法？盡量不碰基礎學習器內部，想辦法 ...
【分類算法】決策樹（Decision Tree）
（注：本篇博文是對《統計學習方法》中決策樹一章的歸納總結，下列的一些文字和圖例均引自此書~） 決策樹（decision tree）屬於分類/回歸方法。其具有可讀性、可解釋性、分類速度快等優點。決策樹學習包含3個步驟：特征選擇、決策樹生成、決策樹修剪（剪枝）。 0 - 決策樹問題 0.0 ...