GBDT用於分類問題
一、簡介 GBDT在傳統機器學習算法里面是對真實分布擬合的最好的幾種算法之一，在前幾年深度學習還沒有大行其道之前，gbdt在各種競賽是大放異彩。原因大概有幾個 一：效果確實挺不錯。 二：既可以用於分類也可以用於回歸。 三：可以篩選特征。 這三點實在是太吸引人了，導致在面試 ...
原文：GBDT算法用於分類問題
轉自：https: zhuanlan.zhihu.com p 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，就得到了一個強學習器。 具體來說，假設有訓練樣本 ，第m 步獲得的集成學習器為 ，那么GBDT通過下面的遞推式，獲得一個新的弱學習器 ： 其中 ...
2020-05-20 15:32 0 711 推薦指數：
相關推薦
用於圖像分類的MobileNetV3算法
用於圖像分類的MobileNetV3算法 摘要 卷積神經網絡（CNN）是一種深度神經網絡，通過多個卷積層提取圖像特征，廣泛應用於圖像分類。隨着移動設備處理的圖像數據量的不斷增加，神經網絡在移動終端上的應用越來越廣泛。然而，這些網絡需要大量的計算和先進的硬件支持，很難適應移動設備。本文 ...
GBDT分類和回歸例子
...
GBDT算法原理
目錄 一、GBDT 二. GBDT回歸樹基本模版 三. GBDT的算法描述 3.1 GBDT的損失函數 3.1.1 梯度提升回歸樹損失函數介紹 3.1.2 梯度提升分類樹損失函數介紹 3.2 GBDT回歸算法描述 3.2.1 平方損失GBDT算法描述 3.2.2 絕對損失 ...
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 ...
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 1、 監督學習的主要任務 ...
GBDT算法梳理
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 ...
GBDT算法梳理
1.GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)思想 Boosting : Gradient boosting Gradient boosting是 boosting 的其中一種方法，它主要的思想是，每一次 ...