【Python機器學習實戰】決策樹與集成學習（四）——集成學習（2）GBDT
本打算將GBDT和XGBoost放在一起，但由於涉及內容較多，且兩個都是比較重要的算法，這里主要先看GBDT算法，XGBoost是GBDT算法的優化和變種，等熟悉GBDT后再去理解XGBoost就會容易的多 GBDT算法原理 GBDT（Gradient Boosting ...
原文：【Python機器學習實戰】決策樹與集成學習（五）——集成學習（3）GBDT應用實例
前面對GBDT的算法原理進行了描述，通過前文了解到GBDT是以回歸樹為基分類器的集成學習模型，既可以做分類，也可以做回歸，由於GBDT設計很多CART決策樹相關內容，就暫不對其算法流程進行實現，本節就根據具體數據，直接利用Python自帶的Sklearn工具包對GBDT進行實現。 數據集采用之前決策樹中的紅酒數據集，之前的數據集我們做了類別的處理 將連續的數據刪除了，且小批量數據進行了合並 ，這里 ...
2021-09-07 23:39 0 196 推薦指數：
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【Python機器學習實戰】決策樹與集成學習（三）——集成學習（1）Bagging方法和提升樹
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機器學習總結（4）—分類中的樹模型（決策樹及RF.GBDT集成模型）
前言 過去幾個月，一直在學習機器學習模型，輸入只是學習的一部分，輸出可以幫助自己更熟練地掌握概念和知識。把一個復雜的事物簡單的講述出來，才能表示真正弄懂了這個知識。所以我將在博客中盡量簡單地把這些模型講述出來，以加深自己的掌握，也為他人提供一點點參考。感謝大神劉建平Pinard的博客，如有 ...
淺談樹模型與集成學習-從決策樹到GBDT
引言 神經網絡模型，特別是深度神經網絡模型，自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鳴驚人，無疑是Machine Learning Research上最靚的仔，各種進展和突破層出不窮，科學家工程師人人都愛它。 機器學習研究發展至今，除了神經網絡模型這種 ...