提升树 (Boosting Trees) 提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法, 模型表示为决策树的加法模型: $$ F_M(x) = \sum_{m=0}^M f(x;\Theta_m), $$ 其中 $M$ 为树的个数, $f(x;\Theta_m)$ 表示决策树, $\Theta_m ...
分类:
其他好文 时间:
2019-06-16 00:35:56
阅读次数:
190
● bagging和boosting的区别 参考回答: Bagging是从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,然后对所有基模型预测的结果进行综合操作产生最终的预测结果。 Boosting中基模型按次序进行训练,而基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化,最后以一定的方式将基分类器 ...
分类:
编程语言 时间:
2019-06-03 21:52:50
阅读次数:
156
from:https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/5086128.html GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法 ...
分类:
数据库 时间:
2019-05-23 16:38:11
阅读次数:
116
集成学习方式总共有3种:bagging-(RF)、boosting-(GBDT/Adaboost/XGBOOST)、stacking 下面将对Bagging 进行介绍:(如下图所示) 用Bagging的方法抽取训练集时,大约有1/3 的数据没有被抽到。 从训练集进行一系列的子抽样,得到子训练集,训练 ...
分类:
其他好文 时间:
2019-05-22 11:06:06
阅读次数:
118
[TOC] 抄袭/参考资料 台湾大学《机器学习技法》视频 "使用sklearn进行集成学习——理论" "机器学习 组合算法总结" "深入浅出ML之Boosting家族" 集成学习 | 集成框架 | 特点 | 优点 | 实现 | | | | | | | Bagging | Bootstraping、均 ...
分类:
其他好文 时间:
2019-03-10 20:29:29
阅读次数:
216
恢复内容开始 随机森林算法梳理 1. 集成学习概念 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等 2. 个体学习器概念 通常由一个现有的算法从训练数据产生的基学习器。 3. boosting bagging boosting: 是一族可将弱学习器提升为强学习器 ...
分类:
编程语言 时间:
2019-02-28 22:42:54
阅读次数:
281
集成学习: 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高。 目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森林。 集成学习主要思想: ...
分类:
其他好文 时间:
2019-02-27 20:36:53
阅读次数:
221
GBDT和XgBoost的区别 首先,GBDT来自于融合模型中的Boosting算法,Boosting算法的原理是先从初始训练集训练出一个基学习器,再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,提高训练数据集中判断错误的样本权重,降低判断正确的权重,使得先前基学习器做错的样本在后续能得到更多关注,然后... ...
分类:
其他好文 时间:
2019-02-22 23:22:02
阅读次数:
213
我花了将近一周的时间,才算搞懂了adaboost的原理。这根骨头终究还是被我啃下来了。 Adaboost是boosting系的解决方案,类似的是bagging系,bagging系是另外一个话题,还没有深入研究。Adaboost是boosting系非常流行的算法。但凡是介绍boosting的书籍无不介 ...
分类:
其他好文 时间:
2019-02-18 22:51:27
阅读次数:
209