gbdt 第20页

远景能源电话面试

1.自我介绍2.项目用了什么方法，对于数据不平衡怎么处理，用过哪些机器学习算法3.XGboost讲解一下（应该大量输出，GBDT，RF）4.决策树剪枝操作，有什么用，怎么做的5.朴素贝叶斯讲解，为什么数据量多效果就不好了

weixin_33862041·2020-09-13 23:10

用户评论实体识别及情感分类

两种方法都是序列标注问题，eg"宝马的座椅比帕萨特更舒服",标注"宝(B)马(E)""宝马座椅比帕萨特更舒服",标注"宝(B)马(M)座(M)椅(E)"情感分类：1.常见分类器，如SVM，LR，MaxEnt，GBDT

黑夜之烛·2020-09-13 17:46

lgbm回归参数解释

LightGBM模型运用比较多，打算整理一下各种参数：fromlightgbm.sklearnimportLGBMRegressorlgb_model=LGBMRegressor(boosting_type='gbdt

zpr_pandas·2020-09-13 17:25

树模型特征重要性评估方法

本文是对RandomForest、GBDT、XGBoost如何用在特征选择上做一个简单的介绍。

ep_mashiro·2020-09-13 16:24

gbdt和分类

https://www.cnblogs.com/always-fight/p/9400346.html

qq_33761777·2020-09-13 16:57

2016.09 找工作总结

工作方向：机器学习/数据挖掘语言：C/C++python技能树：逻辑回归、随机森林、GBDT、XGBOOST等基本模型面试公司：3

whiker·2020-09-13 16:36

leftnoteasy：决策树模型组合之随机森林与GBDT

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片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵

cbib_cat·2020-09-13 15:42

卷积神经网络大总结

SciencePaper大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的，尤其是后向传播BP算法出来之后，但90年代后被SVM之类抢了风头，再后来大家更熟悉的是SVM、AdaBoost、随机森林、GBDT

zyazky·2020-09-13 14:48

随机森林与GBDT

zzfromhttp://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

nciaebupt·2020-09-13 14:15

机器学习时代的三大神器:GBDT,XGBOOST和LightGBM

blog.csdn.net/bbbeoy/article/details/79590981本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT

小丁丁_ddxdd·2020-09-13 05:34

xgboost在linux环境下的安装步骤

xgboost是轻量级的gbdt，在安装的时候遇到不少坑，现在记下来。1.安装anaconda安装xgboost有一些依赖包，所以在安装xgboost之前需要安装这些依赖包。

海涛anywn·2020-09-13 05:52

python sklearn常用分类算法模型的调用

实现对'NB','KNN','LR','RF','DT','SVM','SVMCV','GBDT'模型的简单调用。

海涛anywn·2020-09-13 05:52

ML之回归预测：利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理)

ML之回归预测：利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理)目录利用Lasso

一个处女座的程序猿·2020-09-13 02:48

Python_机器学习_算法篇（集成学习）

集成原理知道随机森林决策树的建立过程知道为什么需要随机有放回(Bootstrap)的抽样应用RandomForestClassifie实现随机森林算法知道boosting集成原理知道bagging和boosting的区别了解gbdt

魔法 • 革·2020-09-12 21:33

入门XGBoost

：SnailDove，本文内容有大量公式，csdn对数学公式支持不好，请访问本文原链接：一起入门xgboost前言在深度学习火起来之前，集成学习（ensemblelearning包括boosting:GBDT

SnailDove·2020-09-12 18:04

《统计学习方法》第8章提升方法之AdaBoost\BoostingTree\GBDT

前言在深度学习火起来之前，提升方法（包括AdaBoost,GBDT,XGBoost）是kaggle等比赛中的利器，所以提升方法是必备的知识点。

SnailDove·2020-09-12 18:04

数据挖掘系列文章目录

focus）1关联规则挖掘：Apriori算法&FP-tree2贝叶斯方法：朴素贝叶斯&贝叶斯网络3组合提升：Boosting&Adaboost，随机森林4决策树系列：ID3，C4.5&MART(又叫GBDT

dkyqe60682·2020-09-12 12:49

N问GBDT（1-12答案）

N问GBDT-知乎专栏对其的部分答案，能力有限，非常希望各位博友指正1.怎样设置单棵树的停止生长条件？

赵志雄·2020-09-12 10:05

【干货】树算法对比：RF、GBDT、XGBoost

RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（EnsembleLearning），集成学习的目的是通过结合多个基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。

大数据星球-浪尖·2020-09-12 07:46

精细解说机器学习模型：XGBoost模型

简单介绍首先需要介绍GBDT，它是一种基于boosting增强策略的加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前t-1棵树的预测结果与训练样本真实值的残差。

剑雨星澄·2020-09-12 01:57

Lightgbm算法

AdaBoost)C3.0(信息增益，信息增益率)->CART(Gini)->提升树(AdaBoost)C3.0(信息增益，信息增益率)−>CART(Gini)−>提升树(AdaBoost)−>GBDT

Daisy和她的单程车票·2020-09-11 22:01

深入理解GBDT

GBDT全称为GradientBoostingDecisionTree。顾名思义,它是一种基于决策树(decisiontree)实现的分类回归算法。

xsqlx·2020-09-11 22:17

GBDT、XGboost、lightGBM 之feature_importances_ 的计算方法

分析gbdt的源码发现来源于每个base_estimator的决策树的feature_importances_由此发现计算逻辑来源于cython文件，这个文件可以在其github上查看源代码而在DecisionTreeRegressor

scott_zy1·2020-09-11 22:46

机器学习算法之梯度提升决策树(GBDT)回归

算法原理问题引入接着上篇博客聊到的回归树，我们说到要预测一个班级的同学的成绩，用平均数数不妨为一个还不错的值。我们假设这个班级除了他自己，还有3位同学(请忽略为什么这个班级人这么少。。。)的成绩为50,60,70。那么其他学生的平均成绩就为60，然后我们用60来预测学生的成绩。也就是[60,60,60]。每个同学的成绩的残差就是成绩减去预测值=[5,6,7]-[6,6,6]=[-10,0,10]。

just_sort·2020-09-11 21:09

lightgbm参数说明

关于lightgbmparams的说明#配置目标是用于训练task=train#训练方式boosting_type=gbdt#目标二分类objective=binary#损失函数metric=binary_logloss

黑白python·2020-09-11 21:47

python机器学习手写算法系列——GBDT梯度提升分类

维基百科是这样描述梯度提升的梯度提升（梯度增强）是一种用于回归和分类问题的机器学习技术，其产生的预测模型是弱预测模型的集成，如采用典型的决策树作为弱预测模型，这时则为梯度提升树（GBT或GBDT）。

有数可据·2020-09-11 21:28

提升-GBDT与XGboost

文章目录提升与GBDT由决策树和随机森林的关系的思考提升的概念提升算法梯度算法推导梯度近似二阶导与XGboost决策树的描述正定项的定义目标函数计算构建决策树的结构XGboost小结AdaboostAdaboost

weixin_40207586·2020-09-11 11:12

机器学习笔记 -- 集成学习 Ensemble Learning

集成学习（EnsembleLearning）一、Bagging（BootstrapAggregating）随机森林二、BoostingAdaBoost（Adaptiveboosting）GBDT（GradientBoostingDecisionTree

你的一切都是星尘·2020-09-11 09:43

GBDT算法原理

一、基础知识1.泰勒级数展开2.梯度下降法3.牛顿法4.从参数空间到函数空间二、GBDT1.DT：回归树RegressionDecisionTree5.GBDT适用范围2.GB：梯度迭代GradientBoosting6

Rnan-prince·2020-09-11 02:26

机器学习面试之偏差方差

比如，为什么KNN算法在增大k时，偏差会变大，但RF增大树的数目时偏差却保持不变，GBDT在增大树的数目时偏差却又能变小。本文的目的就是希望能对偏差方差有一个科学的解读，欢迎大家多多交流。

LeadAI学院·2020-09-11 01:45

梯度提升机（Gradient Boosting Machine）之 LightGBM

随着大数据时代的到来，GBDT正面临着新的挑战，特别是在精度和效率之间的权衡方面。传统的GBDT实现需要对每个特征扫描所有数据实例，以估计所有可能的分割点的信息增益。

FlameAlpha·2020-09-10 23:09

ADABOOST、GBDT、RF调参

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6136914.html----adaboosthttps://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html----GBDThttps://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html----RF

上进的菜鸟·2020-09-10 14:34

机器学习方法篇(10)------随机森林

导语前面介绍了决策树算法应用之一的GBDT模型，本节讲讲决策树另一个比较火的应用模型，随机森林。与GBDT模型相比，同样属于集成学习，随机森林模型的原理更为直观简洁，性能也同样十分强悍。

对半独白·2020-09-10 12:00

GBDT是否需要进行归一化操作？

而像adaboost、svm、lr、KNN、KMeans之类的最优化问题就需要归一化为什么GBDT需要进行归一化操作因为GBDT的树是在上一颗树的基础上通过梯度下降求解最优解，归一化能收敛的更快，GBDT

真心乖宝宝·2020-09-05 09:09

SCIKIT-LEARN与GBDT使用案例

安装SCIKIT-LEARN是一个基于python/numpy/scipy的机器学习库windows下最简单的安装方式是使用winpython进行安装WinPython地址GBDT使用这段代码展示了一个简单的

superzrx·2020-08-26 14:54

xgboost的使用（XGB）

从Bias-variancetradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。

程序员孙大圣·2020-08-26 14:50

XGBoost学习笔记

XGBoost是陈天奇等人提出的、非常流行的GBDT的变种。

做推荐的Bella酱·2020-08-26 12:34

GBDT 入门教程之原理、所解决的问题、应用场景讲解

转载：https://toutiao.io/posts/u52t61/previewGBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近

eversliver·2020-08-26 12:14

GBDT集成算法（梯度提升树）

一、算法思想GBDT是集成学习Boosting算法中的一种，它与Adaboost相比，Adaboost算法利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去，GBDT也是一轮一轮迭代弱学习器

owolf·2020-08-25 17:05

GBDT（Gradient Boost Decision Tree）

GBDT，全称GradientBoostingDecisionTree，叫法比较多，如Treelink、GBRT(GradientBoostRegressionTree)、TreeNet、MART(MultipleAdditiveRegressionTree

GeekStuff·2020-08-25 17:42

天池精准医疗大赛-血糖值预测

比赛过程中尝试了很多方法，比如：预测空值、gbdt特征、指标正常范围、指标组合得出特定的疾病（血脂）、暴力特征生成、聚类、分类、构造新特征等等。尝试了这么

zyl625·2020-08-25 11:34

GBDT和XGboost介绍

GBDT（GradientBoostingDecisionTree）是一种基于迭代所构造的决策树算法，它又可以简称为MART（MultipleAdditiveRegressionTree）或GBRT（Gr

子春-寒·2020-08-25 09:14

集成学习之GBDT超详细推导

继上篇介绍的集成学习大框架后https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/84935462本文介绍其框架里面的GBDT。

weixin_42001089·2020-08-25 09:54

随机森林+逻辑回归+贝叶斯等算法的组合使用

随机森林+逻辑回归+贝叶斯1.GBDT的思想使其具有天然优势可以发现多种有区分性的特征以及特征组合。

灬皇帝的新装灬·2020-08-25 09:20

【机器学习面试题】——随机森林+AdaBoost

6.RF与GBDT的区别？7.RF为什么比Bagging效率高？8.你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？

黑桃5200·2020-08-25 09:10

数据挖掘：模型选择——XGBoost与LightBGM

之前介绍了GBDT算法的一些知识，该算法的拟合能力很强，但由于是前向算法，所以运行起来会很慢，要等前面的结果出来后，才能拟合残差。

AvenueCyy·2020-08-25 09:34

【GBDT模型】{0} —— GBDT模型简介及数学推导

什么是GBDTGBDTGBDT？GBDTGBDTGBDT是机器学习领域中浅层模型的优秀模型，也是各大数据挖掘比赛中经常出现的框架，其全称是GradientBoostingDecisionTreeGradientBoostingDecisionTreeGradientBoostingDecisionTree，中文名是梯度提升树。BoostingBoostingBoostingBoostingBoos

Giyn·2020-08-25 09:55

面试算法简述

极大似然估计：逻辑回归(LR)：L1和L2的区别FP(FP-growth)关联算法支持向量机(SVM)：决策树：bagging随机森林：boosting梯度提升和梯度下降的区别：GBDTXGBoost：GBDT

平原2018·2020-08-25 08:15

数据挖掘面试题(一年工作经验)

2你们项目使用GBDT,为什么不使用XGBoost,他们的区别3公司不要求你都会公式推倒,只要会调包调参就行4js渲染或者xml怎么处理?python有个专门处理这个问题的包,你了解吗?

健忘主义·2020-08-25 06:56

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