《機器學習Python實現_10_11_集成學習_xgboost_回歸的簡單實現》
一.損失函數 這一節對xgboost回歸做介紹，xgboost共實現了5種類型的回歸，分別是squarederror、logistic、poisson、gamma、tweedie回歸，下面主要對前兩種進行推導實現，剩余三種放到下一節 squarederror 即損失函數為平方誤差的回歸模型 ...
原文：《機器學習Python實現_10_10_集成學習_xgboost_原理介紹及回歸樹的簡單實現》
一.簡介 xgboost在集成學習中占有重要的一席之位，通常在各大競賽中作為殺器使用，同時它在工業落地上也很方便，目前針對大數據領域也有各種分布式實現版本，比如xgboost j spark,xgboost j flink等。xgboost的基礎也是gbm，即梯度提升模型，它在此基礎上做了進一步優化... 二.損失函數：引入二階項 xgboost的損失函數構成如下，即一個經驗損失項 正則損失項： ...
2021-07-04 19:39 0 148 推薦指數：
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機器學習-softmax回歸 python實現
---恢復內容開始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分類上的推廣，即類標簽 y 的取值大於或者等於 2。 假設數據樣本集為：$\left \{ \left ( ...
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廣義來說，有三種機器學習算法 1、 監督式學習 工作機制：這個算法由一個目標變量或結果變量（或因變量）組成。這些變量由已知的一系列預示變量（自變量）預測而來。利用這一系列變量，我們生成一個將輸入值映射到期望輸出值的函數。這個訓練過程會一直持續，直到模型在訓練數據上獲得期望的精確度。監督式學習 ...