GBDT--简单理解

梳理

1.Model Ensemble 能够分为三大类：Bagging，Boosting。 Stacking.

2.Boosting能够说是一个思想（框架），而Adaboost等算法仅仅是其一个子类，记得ICCV2015有一个结合CNN和Boosting的工作获得了Best Paper Award？：

3.Boosting的前向分布算法（在每一步求解弱分类器Φ(m)和其參数w(m)的时候不去改动之前已经求好的分类器和參数）：

4.不同的objective和最小化其的方法决定了不同种类的Boosting:

5.GBDT事实上就是上图中的Gradient Boosting的一个子类（弱分类器为决策树）

决策树

1.决策树的入门介绍參考: 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)

2.决策树的特征选择: 1）信息增益， 2）信息增益比

3.决策树的生成算法：1）ID3算法–依据信息增益。 2）C4.5算法–依据信息增益比。 3）CART（包含回归和分类。二叉树生成）

4.决策树的剪枝：事实上就是一个Loss和T（表示决策树结点个数）trade off的过程

5.详细细节參考:《统计学习方法–李航》

GBDT--简单理解相关推荐

android 点击事件消费,Android View事件分发和消费源码简单理解
Android View事件分发和消费源码简单理解前言: 开发过程中觉得View事件这块是特别烧脑的,看了好久,才自认为看明白.中间上网查了下singwhatiwanna粉丝的读书笔记,有种茅塞顿开 ...
【转载】Deep learning：十九(RBM简单理解)
Deep learning:十九(RBM简单理解) 这篇博客主要用来简单介绍下RBM网络,因为deep learning中的一个重要网络结构DBN就可以由RBM网络叠加而成,所以对RBM的理解有利于我 ...
学习：双机热备、集群、负载均衡、SQL故障转移群集简单理解（转）
双机热备.集群.负载均衡.SQL故障转移群集简单理解平常,大家常提到几个技术名词:双机热备.集群.负载均衡.SQL故障转移群集.这里,就我的理解,和大家简单探讨下,有不足或错误之处还请各位指出! 这些 ...
字符串匹配算法Java_如何简单理解字符串匹配算法？
这篇文章来说说如何简单理解KMP,BM算法.之前看过一些文章说,KMP算法很难理解. 可我并不觉得. 我反而觉得它容易理解.平时我们写java代码的时候, 判断一个字符串是否存在包含另一个字符串都是直 ...
python yield的简单理解
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> yield是个生成器,它可以使一个方法变成可迭代的方法,每次迭代返回yield后面的值简单理解: >>>d ...
linun——SElinux的简单理解
SElinux简单理解一.什么是SElinux? SELinux 全称 Security Enhanced Linux (安全强化 Linux),是 MAC (Mandatory Access Co ...
git pull 是到工作区还是暂存区_每天一Git之简单理解工作区和暂存区
每天一Git之简单理解工作区和暂存区 1. 工作区与暂存区命令初体验 1.1. 暂存区文件与文件夹管理 [root@number ~]# cd GitDir/git_learning/ [root@n ...
c语言理解参数,c语言中对可变参数列表的简单理解
函数原型中一般情况下参数的数目是固定的,但是如果想在不同的时候接收不定数目的参数时该怎么办呢?c语言提供了可变参数列表来实现. 可变参数列表是通过宏来实现的,这些宏定义在stdarg.h的头文件中.头 ...
QGraphicsScene 的简单理解--关于手册的简要翻译
文章目录 QGraphicsScene 的简单理解--关于手册的简要翻译简介: 一般操作: 关于scene's bounding rect: the location of items. scene ...
QTextStream 的简单理解
文章目录 QTextStream 的简单理解 QTextStream类提供了使用QIODevice读写文本的基本功能. 还有一种通常的用法就是控制台命令的读写除了QTextStream的构造函数,还 ...

GBDT--简单理解

梳理

1.Model Ensemble 能够分为三大类：Bagging，Boosting。 Stacking.

2.Boosting能够说是一个思想（框架），而Adaboost等算法仅仅是其一个子类，记得ICCV2015有一个结合CNN和Boosting的工作获得了Best Paper Award？：

3.Boosting的前向分布算法（在每一步求解弱分类器Φ(m)和其參数w(m)的时候不去改动之前已经求好的分类器和參数）：

4.不同的objective和最小化其的方法决定了不同种类的Boosting:

5.GBDT事实上就是上图中的Gradient Boosting的一个子类（弱分类器为决策树）

决策树

1.决策树的入门介绍參考: 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)

2.决策树的特征选择: 1）信息增益， 2）信息增益比

3.决策树的生成算法：1）ID3算法–依据信息增益。 2）C4.5算法–依据信息增益比。 3）CART（包含回归和分类。二叉树生成）

4.决策树的剪枝：事实上就是一个Loss和T（表示决策树结点个数）trade off的过程

5.详细细节參考:《统计学习方法–李航》

GBDT--简单理解相关推荐

最新文章

热门文章

GBDT--简单理解

梳理

1.Model Ensemble 能够分为三大类：Bagging，Boosting。 Stacking.

2.Boosting能够说是一个思想（框架），而Adaboost等算法仅仅是其一个子类，记得ICCV2015有一个结合CNN和Boosting的工作获得了Best Paper Award？：

3.Boosting的 前向分布算法（在每一步求解弱分类器Φ(m)和其參数w(m)的时候不去改动之前已经求好的分类器和參数）：

4.不同的objective和最小化其的方法决定了不同种类的Boosting:

5.GBDT事实上就是上图中的Gradient Boosting的一个子类（弱分类器为决策树）

决策树

1.决策树的入门介绍參考: 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)

2.决策树的特征选择: 1）信息增益， 2）信息增益比

3.决策树的生成算法：1）ID3算法–依据信息增益。 2）C4.5算法–依据信息增益比。 3）CART（包含回归和分类。二叉树生成）

4.决策树的剪枝：事实上就是一个Loss和T（表示决策树结点个数）trade off的过程

5.详细细节參考:《统计学习方法–李航》

GBDT--简单理解相关推荐

最新文章

热门文章

3.Boosting的前向分布算法（在每一步求解弱分类器Φ(m)和其參数w(m)的时候不去改动之前已经求好的分类器和參数）：