原文:GBRT 要點理解

. 首先要理解Boost和Gradient Boost。 前者是在算法開始時候,,為每一個樣本賦上一個相等的權重值,也就是說,最開始的時候,大家都是一樣重要的。在每一次訓練中得到的模型,會使得數據點的估計有所差異,所以在每一步結束后,我們需要對權重值進行處理,而處理的方式就是通過增加錯分類點的權重,這樣使得某些點如果老是被分錯,那么就會被 嚴重關注 ,也就被賦上一個很高的權重。然后等進行了N次迭 ...

2017-02-03 08:47 0 1985 推薦指數:

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理解webpack4.splitChunks之其余要點

  splitChunks除了之前文章提到的規則外,還有一些要點或是叫疑惑因為沒有找到官方文檔的明確說明,所以是通過我自己測試總結出來的,只代表我自己的測試結果,不一定正確。 splitChunks.cacheGroup必須同時滿足各個條件才能生效,這個之前我理解錯誤,我以為 ...

Tue Jan 29 21:01:00 CST 2019 0 2670
GBT、GBDT、GBRT與Xgboost

GBT、GBDT、GBRT與Xgboost 我們首先介紹下提升樹,再依此介紹梯度提升樹、GBDT、GBRT,最后介紹Xgboost. 提升樹(boosting tree) 提升樹(boosting tree)是以決策樹為基本學習器的提升方法,它被認為是統計學習中性能最好的方法 ...

Sat May 16 19:40:00 CST 2020 0 579
理解OpenStack中的OpenvSwitch的幾個要點

OpenvSwitch是實現虛擬化網絡的重要基礎組件,在OpenStack中利用OpenvSwitch作為底層部件來完成虛擬網絡提供和租戶網絡管理。 在部署和應用OpenStack的過程中,可能會碰到網絡相關的一些問題,能夠准確的理解OpenStack中 ...

Fri Aug 23 19:41:00 CST 2019 0 452
《深入理解C++11》要點總結

3.1 繼承構造函數 通過using關鍵字可以繼承父類的構造函數。也可以通過顯式定義構造函數來阻止繼承。 3.2 委派構造函數,減少構造函數的書寫 ...

Wed May 25 02:47:00 CST 2016 0 2253
LQR要點

新的“A”變成着了這樣:Ac = A - KB 基於對象:狀態空間形式的系統 能量函數J:也稱之為目標函數 Q:半正定矩陣,對角陣(允許對角元素出現0) R:正定矩陣,QR其實就是權重 下面這段話可能會加深對LQR的理解: 當x是一維的,J就變成 我們的目的 ...

Mon May 21 21:29:00 CST 2018 0 1153
【機器學習】迭代決策樹GBRT(漸進梯度回歸樹)

一、決策樹模型組合 單決策樹C4.5由於功能太簡單,並且非常容易出現過擬合的現象,於是引申出了許多變種決策樹,就是將單決策樹進行模型組合,形成多決策樹,比較典型的就是迭代決策樹GBRT和隨機森林RF。 在最近幾年的paper上,如iccv這種重量級會議,iccv ...

Sun Nov 02 07:29:00 CST 2014 0 4450
APS實現的要點與難點

  在前一篇關於文章中討論了不同層級、粒度的生產計划,在各行業中受重視程度的差異問題。   承蒙大家熱烈討論。本文則在收集各方高見的基礎上,對於供應鏈上各個環節的運營、生產計划再作稍微深入一點的探討 ...

Fri Aug 23 19:25:00 CST 2019 0 544
 
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