Boost是集成學習方法中的代表思想之一，核心的思想是不斷的迭代。boost通常采用改變訓練數據的概率分布，針對不同的訓練數據分布調用弱學習算法學習一組弱分類器。在多次迭代的過程中，當前次迭代所用的訓練數據的概率分布會依據上一次迭代的結果而調整。也就是說訓練數據的各樣本是有權重的，這個權重本身也會隨着迭代而調整。Adaboost 后面補一篇介紹這個的文章吧 在迭代的過程中通過不斷調整數據分布的權 ...
2019-07-17 15:43 0 696 推薦指數：
本篇論文討論了策略梯度方法的函數逼近問題。首先明確策略梯度的目標函數：最大化策略$\pi$下的累計回報$\rho(\pi)$ \[\rho ( \pi ) = E \left\{ \sum _ { t = 1 } ^ { \infty } \gamma ^ { t - 1 } r _ { t ...
（2020.4.9）再次閱讀的時候，大致梳理了一下行文的思路。 Xgb原始論文先介紹了其損失函數，（2020.4.21跟進）損失函數用來指導每顆樹的生成，也就是決定了在給定數據情況下，葉子節點的最優分裂方式。 其次是如果更新CART樹的結構（也就是特征的划分方式），論文提出 ...
SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient AAAI-2017 Paper: https://arxiv.org/abs/1609.05473 Offical Tensorflow Code ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36011508 前置知識：神經網絡，梯度下降法 機器學習中常用的GBDT、XGBoost和LightGBM算法（或工具）都是基於梯度提升機（Gradient Boosting Machine，GBM）的算法思想，本文簡要介紹 ...
隨着大數據時代的到來，GBDT正面臨着新的挑戰，特別是在精度和效率之間的權衡方面。傳統的GBDT實現需要對每個特征掃描所有數據實例，以估計所有可能的分割點的信息增益。因此，它們的計算復雜度將與特征數和 ...
最近組會匯報，由於前一陣聽了中科院的教授講解過這篇論文，於是想到以這篇論文為題做了學習匯報。論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》雖然發表的時間很早，但是確實很有影響性 ...
原文地址：Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻譯與校對：@酒酒Angie(drmr_anki@qq.com) && 寒小陽 ...
Boosting方法： Boosting這其實思想相當的簡單，大概是，對一份數據，建立M個模型（比如分類），一般這種模型比較簡單，稱為弱分類器(weak learner)每次分類都將上一次分錯的數據權重提高一點再進行分類，這樣最終得到的分類器在測試數據與訓練數據上都可以得到比較好的成績 ...
