機器學習相關知識整理系列之三：Boosting算法原理，GBDT&XGBoost
1. Boosting算法基本思路 提升方法思路：對於一個復雜的問題，將多個專家的判斷進行適當的綜合所得出的判斷，要比任何一個專家單獨判斷好。每一步產生一個弱預測模型(如決策樹)，並加權累加到總模型中，可以用於回歸和分類問題；如果每一步的弱預測模型生成都是依據損失函數的梯度方向，則稱之為梯度提升 ...
原文：推薦領域經典算法原理回顧 （LR / FMs / DT / GBDT / XGBoost）
目錄 . Linear Regression . Factorization Machines . XGBoost . Linear Regression 以一元線性回歸為例，該算法的中心思想是：找一條直線，並且讓這條直線盡可能地擬合圖中的數據點： 該模型可簡寫為：y ax b，我們需要根據已有的數據對 x, y ，找到最佳的參數a, b 。同理，在高維空間中，我們尋找的就是線性分割空間的高維超 ...
2021-08-20 20:41 0 129 推薦指數：
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