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2016-06-29 23:48:40
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【转载自：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html】 前言 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图 ...
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2016-06-29 23:33:41
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决 决策树与迭代决策树（GBDT）
5
阅读目录
1. 决策树的模型
2. 决策树的基本知识
3. ID3、C4.5&CART
4. Random Forest
5. GBDT
6. 参考内容
今天我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法，包括ID3、C4.5、CART...
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2016-06-24 15:37:52
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决策树 决策树C#的实现探索 关于GBDT的概念性的文章，这里不再重复了，请自行百度一下。 决策树（分类） 组委会是要求测算GAP值，是个定量问题。在这之前，我们看一下是否能够限定性分析一下GAP的高低呢？ 从滴滴算法大赛的数据可以知道，数据的特征值大约有这些： 天气相关：天气类型，PM2.5(离散 ...
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2016-06-03 07:34:26
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GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁，能有效的应用到分类、回归、排序问题，虽然使用起来不难，但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。本文尝试一步一步梳理GB、GBDT、xgboost，它们之间有非常紧密的联系，GBDT是以决策树（CART）为基学习器的GB算法，xgboost扩展和改进了GDBT，xgboost算法更快，准确率也相对高一些。
1. Gradient boo...
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2016-05-31 10:39:58
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决策树
决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴，主要用于分类问题。
决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。
决策树是一种利用树形结构进行决策的算法，对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉，最终建立一棵树，树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法。
案例：...
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2016-05-27 12:04:59
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GBDT 全称为 Gradient Boosting Decision Tree。
顾名思义,它是一种基于决策树(decision tree)实现的分类回归算法。
不难发现,GBDT 有两部分组成: gradient boosting, decision tree。
Boosting 作为一种模型组合方式,与gradient descent 有很深的渊源,它们之间究竟有什么关系?...
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2016-05-06 16:18:52
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已经好久没写了，正好最近需要做分享所以上来写两篇，这篇是关于决策树的，下一篇是填之前SVM的坑的。 参考文献： ...
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2016-04-27 20:25:19
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1.模型
提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分布算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree)。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉决策树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：
其中，表示决策树；为决策树的参数；M为树的个数
2.学习过程
回归问题提升树使用以下前向分布算法：
在前向分布算法的第m步，给定当前模型，需求解...
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2016-04-19 19:43:45
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转载地址：http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树... ...
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2016-04-09 23:43:40
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