boosting

流行于机器学习竞赛的Boosting,这篇文章讲的非常全了

流行于机器学习竞赛的Boosting,这篇文章讲的非常全了

作者 | AISHWARYA SINGH 译者 | 武明利,责编 | Carol 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 你能说出至少两种机器学习中的 Boosting 吗? Boosting 已经存在了很多年,然而直到最近它们才成为机器学习社区的主流。那么,为什么这些 Boosting 如此流行呢? Boosting 的流行的主要原因之一是机器学习竞赛。Boosting 为机器学习... »

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XGBoost 算法原理

一、简介 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的一种实现。GBDT又是提升树(Boosting Tree)的一种优化模型。Boosting则是集成学习的一种算法。 1.1 梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, GBDT) 之前提到的 Bagging 的思... »

XGBoost(extreme gradient boosting)的使用例子

梯度提升模型(gradient boosting):它是目前在结构化数据中表现最好的模型。和随机森林类似,都是集成学习的方法。随机森林是将多个决策树的预测值取平均。梯度提升梯度是一种通过循环迭代将模型添加到集合中集成的方法。它首先用单个模型初始化集合,其预测可能非常稚拙的。(即使它的预测非常不准确,随后对集合的添加也会解决这些错误。) 迭代过程: 首先,我们使用当前模型集合为数据集中的每个观测生成... »

RF、GBDT、XGBoost

Ensemble Learning集成学习RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习,集成学习的目的是通过结合多个学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。GBDT原理提GBDT之前,谈一下Boosting,Boosting是一种与Bagging很类似的技术。不论是Boosting还是Bagging,所使用的多个分类器类型都是一致的。 »

python机器学习之随机森林(七)

机器学习之随机森林,供大家参考,具体内容如下 1、Bootstraping(自助法)        名字来自成语“pull up by your own bootstraps”,意思是依靠你自己的资源,称为自助法,它是一种有放回的抽样方法,它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下:  (... »