提升學習算法簡述：AdaBoost, GBDT和XGBoost
1. 歷史及演進 提升學習算法，又常常被稱為Boosting，其主要思想是集成多個弱分類器，然后線性組合成為強分類器。為什么弱分類算法可以通過線性組合形成強分類算法？其實這是有一定的理論基礎的。1988年，Kearns和Valiant首先提出了“強可學習”和“弱可學習”的概念，他們指出，在概率 ...
原文：GBDT算法簡述
提升決策樹GBDT 梯度提升決策樹算法是近年來被提及較多的一個算法，這主要得益於其算法的性能，以及該算法在各類數據挖掘以及機器學習比賽中的卓越表現，有很多人對GBDT算法進行了開源代碼的開發，比較火的是陳天奇的XGBoost和微軟的LightGBM 一 監督學習 監督學習的主要任務 監督學習是機器學習算法中重要的一種，對於監督學習，假設有m個訓練樣本： 其中， ，如分類問題 也可以為連續值，如回歸 ...
2018-08-05 12:57 0 895 推薦指數：
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Boosting算法之Adaboost和GBDT
Boosting是串行式集成學習方法的代表，它使用加法模型和前向分步算法，將弱學習器提升為強學習器。Boosting系列算法里最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法里面應用最廣泛的是梯度提升樹(Gradient ...
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1.前向分布算法 其算法的思想是，因為學習的是加法模型，如果能夠從前往后，每一步只學習一個基函數及其系數，逐步逼近優化目標函數，那么就可以簡化優化的復雜度。 2.負梯度擬合 對於一般的回歸樹，采用平方誤差損失函數，這時根據前向分布每次只需要達到最優化，就能 ...
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轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46445201 GBDT算法概述 GBDT是boosting算法的一種，按照boosting的思想，在GBDT算法的每一步，用一棵決策樹去擬合當前學習器的殘差，獲得一個新的弱學習器。將這每一步的決策樹組合起來，就得到了一個強 ...