機器學習總結（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一種常用的統計學習方法，其實就是將多個弱學習器提升（boost）為一個強學習器的算法。其工作機制是通過一個弱學習算法，從初始訓練集中訓練出一個弱學習器，再根據弱學習器的表現對訓練樣本分布進行調整，使得先前弱學習器做錯的訓練樣本在后續受到更多的關注，然后基於調整后 ...
原文：機器學習算法總結(四)——GBDT與XGBOOST
Boosting方法實際上是采用加法模型與前向分布算法。在上一篇提到的Adaboost算法也可以用加法模型和前向分布算法來表示。以決策樹為基學習器的提升方法稱為提升樹 Boosting Tree 。對分類問題決策樹是CART分類樹，對回歸問題決策樹是CART回歸樹。 前向分布算法 引入加法模型 在給定了訓練數據和損失函數 L y, f x 的條件下，可以通過損失函數最小化來學習加法模型 然而對於 ...
2018-07-01 15:57 2 50893 推薦指數：
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機器學習技法-GBDT算法
課程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看過別人的競賽視頻，知道GBDT這個算法應用十分廣泛。林在第八講，簡單的介紹了AdaBoost，這一講會更深入的從優化的角度看AdaBoost，然后引出GBDT算法，最后林對最近幾講 ...