gbdt 第25页

概率图模型的一些总结

概率图模型不像LR、SVM、GBDT等机器学习算法比较简单和直观，理解起来往往比较抽象和困难：首先，从建模型上讲，概率图模型把训练数据抽象为相关的随机变量及其互相之间的依赖关系。

百科全书学派·2020-07-16 02:48

Ensemble Learning——随机森林\极限森林\梯度提升树\GBDT

文章目录Bagging（套袋法）Boosting（提升法）Bagging/Boosting的主要区别1.随机森林算法API2.极限森林算法API3.Adaboost算法基本流程实例分析算法API4.GBDT

赵小刀的小锦囊·2020-07-15 22:47

使用xgboost4j-spark进行模型训练

代码说明xgboost作为数据挖掘类比赛的必备算法，之前参加jdata比赛时，也学着使用了下xgboost4j-spark，觉得很好用，既支持分布式，同时效果和速度都比spark自带的gbdt,rf算法效果要好

数据拾光者·2020-07-15 19:08

第七章人工智能，7.6 DNN在搜索场景中的应用(作者：仁重)

7.6DNN在搜索场景中的应用1.背景搜索排序的特征分大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。我们主要在特征工程，建模的场景，目标采样等方面做了很细致的工作。

aa8102980·2020-07-15 19:25

ad

01.程序化广告交易中的点击率预估02.CTR预估中GBDT与LR融合方案03.浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用04.FactorizationMachines05.FactorizationMachines

xyq_learn·2020-07-15 19:13

[Machine Learning & Algorithm] 随机森林（Random Forest）

转自：https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html随机森林与GBDT的区别相同点：（1）都是由多棵树组成的，都是集成学习算法（2）最终的结果都是由多颗树一起决定不同点

WitsMakeMen·2020-07-15 19:31

决策树算法之 AdaBoost

这种思想也被称为Boost，除AdaBoost外，GBDT和XGB

程序员在深圳·2020-07-15 15:39

机器学习-----决策树、GBDT

文章目录决策树初步理解决策树的特点随机森林随机森林实现鸢尾花分类预测决策树的思想ID3小案例理解ID3ID3的缺点C4.5CART小案例理解CART：使用决策树时对于数据的处理决策树案例：鸢尾花的分类预测决策树案例：数据的回归预测GBDT

哦?·2020-07-15 15:33

xgboost原理及论文剖析

1.xgboost介绍xgboost来源于gbdt，gbdt发挥到了极致，xgboost采用多种方法加速了训练的过程，提高了准确率，陈天奇真是人才！哦不是天才！

名字就是个代号，我想不出什么好的·2020-07-15 14:57

一步一步认识用户画像

一步一步认识用户画像标签：用户画像GBDT建模Python作为一名资深吃瓜群众，身处大数据时代，过去一直不知道用户画像的存在。用户画像到底是何来头，下面会一一告诉你~用户画像1.什么是用户画像？

DilicelSten·2020-07-15 13:34

xgboost slide（二）

这部分主要是介绍回归树和组合：回归树（cart）1、回归树（也可以叫做分类回归树），加入gbdt是回归树，但是根据最终的回归结果给一个阈值，也可以做分类。（1）与决策树的决策规则是一样的。

快乐的小飞熊·2020-07-15 11:16

梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, GBDT)

转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.htmlGBDT基本思路GBDT也是集成学习Boosting家族的成员。

xyj77·2020-07-15 11:29

工程中常用的特征选择方法

（1）lr模型适用于拟合离散特征（见附录）（2）gbdt模型适用于拟合连续数值特征（3）一般

xia_mi123·2020-07-15 10:12

GBDT+LR记录- 9.7代码训练GBDT与LR混合模型

GBDT+LR记录9.7代码训练GBDT与LR混合模型在上一节课的train.py中，新建一个函数train_tree_and_lr_modeldeftrain_tree_and_lr_model(train_file

叫啥名字好呢？·2020-07-15 08:04

GBDT（回归树）原理详解与python代码实现

GBDT算法1、算法原理2、对数据的要求3、算法的优缺点4、算法需要注意的点5、python代码实现(待更......)导入相关包读取数据并预处理训练及评估1、算法原理步骤：1、初始f0(x)f_0(x

ecnu_frc_new·2020-07-15 07:54

Xgboost算法原理详解及python实现

Xgboost算法（回归树）1、算法原理2、对数据的要求（无需规范化）3、算法的优缺点4、XGB、GBDT、LR与RF5、python代码实现导入相关包读取数据并预处理训练贝叶斯初步优化网格搜索调参（一般调参顺序

ecnu_frc_new·2020-07-15 07:54

python+分类算法

分类算法：LR/RF/GBDT/ADABOOSTpython包：sklearn#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedMay910:37:122018比较不同分类算法效果分类算法

miral_fair·2020-07-15 00:48

机器篇——集成学习(五) 细说梯度提升(Gradient Boost)算法

返回主目录返回集成学习目录上一章：机器篇——集成学习(四)细说AdaBoost算法下一章：机器篇——集成学习(六)细说GBDT算法本小节，细说梯度提升(GradientBoost)算法，下一小节细说GBDT

万道一·2020-07-14 19:39

特征工程

89%B9%E5%BE%81%E5%BC%82%E5%B8%B8%E5%B9%B3%E6%BB%91特征工程更新时间：2018-05-02目录主成分分析特征尺度变换特征离散特征异常平滑随机森林特征重要性GBDT

kingzone_2008·2020-07-14 13:45

集成学习

.Boosting2.1Boosting和Bagging区别2.2AdaBoost2.3提升树BoostingTree2.4梯度提升决策树GradientBoostingDecisionTree2.4GBDT

Spring_04·2020-07-14 09:30

梯度提升(Gradient boosting)和GBDT

一、梯度提升（Gradientboosting）提升既可以用于分类，也可以用于回归。提升背后的思想是：每一步产生一个弱学习器，通过不断地把若学习器加权累加到总模型当中，来最终得到一个强预测模型。其基本公式如下：（1）其中，m为基学习器个数，beta是系数，f是基学习器，F就是总的模型。我们的最终目的是得到一个优秀的总模型，尽可能的使得损失函数最小，即：（2）上面说了，F最终是由多个基学习器加权组成

夕阳下江堤上的男孩·2020-07-14 06:52

线性回归、逻辑回归、RNN、CNN、KNN、SVM算法总结

常用的分类器包括SVM、KNN、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、GBDT、boosting、神经网络NN。

BigDataEngineer·2020-07-14 04:06

集成算法（装袋，随机森林，boosting）

已达到提高预测准确率的目的，也称“多分类器系统”例：做练习题的时候题目的准确率不高，通过多个学生的答案进行核对，提高题目的准确率分两大类：装袋bagging,随机森林提升boosting,adaboost,GBDT

TKE_aoliao·2020-07-14 02:02

集成学习（5）——XGBoost

GBDT算法基于经验损失函数的负梯度构造新的决策树，并且在决策树构建完成后进行剪枝（后剪枝）。

海苔饭·2020-07-13 20:34

从损失函数谈一谈adaboost和GBDT和xgboost的区别

adaboost和GBDT和xgboost在损失函数的最优化方法是有很多不同的，三者的不同之处其实就在于最优化方法的不同（这样说不知道是否妥当，至少站在这个角度的我认为是正确的，多年后可能发现这个观点不太妥当

wangfenghui132·2020-07-13 16:05

广告点击率模型中，LR, GBDT+LR, FM, DNN等模型的优点和缺点？实际效果如何?

作者：屈伟链接：https://www.zhihu.com/question/62109451/answer/196385050来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。LR优点：1.是一个很好的baseline，效果不错，当然因为效果不错，所以后续的版本想超过它，真的还是很难的。2.实现简单，有开源的工具可以直接用来训练，在线的代码也写起来也比较容易缺点：1.

ljtyxl·2020-07-13 15:20

sklearn源码解析：ensemble模型零碎记录；如何看sklearn代码，以tree的feature_importance为例

随机森林和GBDT）RandomForest的bootstrap是又放回的；GBDT则是无放回的。）实现的代码非常好，比如GBDT提供了一些小白不常用的函数【staged_dec

mmc2015·2020-07-13 08:52

#Deep Learning回顾#之2006年的Science Paper

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、LR、FTRL

我爱机器学习·2020-07-13 08:28

feature_importances_ - 从决策树到gbdt

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

jin_tmac·2020-07-13 06:00

sklearn pipeline 实现多个模型统一调参

实现多模型统一调参解决问题：在复现GBDT+LR的经典结构的时候，发现需要对两个模型一起进行调参，网上找不到相关代码，研究之后实现LGB+LR的统一调参需写2个自定义管道流的类来完成LgbmPipeline

ml_hhy·2020-07-13 04:53

杨鹏谈世纪佳缘推荐算法：基于Spark GraphX，弃GBDT和LR用FM

starzhou·2020-07-12 22:40

常见算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）

3.随机森林随机森林是一个包含多个决策树的分类器，构建过程如下：1）决策树相当于一个大师，通过自己在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类。但是俗话说得好，一个诸葛亮，玩不过三个臭皮匠。随机森林就是希望构建多个臭皮匠，希望最终的分类效果能够超过单个大师的一种算法。2）那随机森林具体如何构建呢？有两个方面：数据的随机性选取，以及待选特征的随机选取。数据的随机选取：第一，从原始的数据集中采取有放回的抽

赵志雄·2020-07-12 20:22

【精彩】为什么在实际的 kaggle 比赛中 gbdt 和 random forest 效果非常好？

作者：马超链接：https://www.zhihu.com/question/51818176/answer/127637712来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。这是一个非常好，也非常值得思考的问题。换一个方式来问这个问题：为什么基于tree-ensemble的机器学习方法，在实际的kaggle比赛中效果非常好？通常，解释一个机器学习模型的表现是一件很复杂事情，而这篇文章尽可能用

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-07-12 17:26

RF GBDT LR调参

https://zhuanlan.zhihu.com/p/56940098调参对于随机森林来讲，不会发生很大的波动，即使采用默认值，也可以保持不错的效果。对于随机森林，比较重要的参数有2个：决策树数量；每个决策树最多使用多少特征。对于决策树数量参数：决策树数量越多，效果越好越稳定。但是要在合理范围内，当决策树数量增大到一定数量后，效果基本保持不变。但是随着决策树数量的增大，对硬件的性能要求越高。决

tuntunwang·2020-07-12 15:38

随机森林（RF）与GBDT的异同

不同点：（1）从集成学习来说，RF属于的bagging（稍微有点改变，增加了列抽样），而GBDT属于boosting；（2）从偏差-方差权衡来说，RF不断的降低模型的方差，GBDT不断的降低模型的偏差；

陈非尘·2020-07-12 15:20

利用随机森林、GBDT、xgboost、LightGBM计算准确率和auc

利用随机森林、GBDT、xgboost、LightGBM计算准确率和auc用到的模块importpandasaspdimportlightgbmaslgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportlabel_binarizefromsklearn.ensembleimportRan

weixin_41710583·2020-07-12 11:59

DataWhale一周算法进阶2---特征工程（半成品。。继续改进）

再用【算法实践】中的7个模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM），进行模型评估。二特征工程一特征工程特征工程指

Aunty Joey·2020-07-12 11:32

DataWhale一周算法实践3---模型评估（accuracy、precision，recall和F-measure、auc值）

1.1accuracy1.2precision1.3recall1.4F1-measure1.5auc值&roc曲线TODO2基于本次项目对6个评分参数的理解3对于7个模型的6个参数的计算3.1逻辑回归3.2SVM3.3决策树3.4随机森林3.5GBDT3.6XGBoost3.7lightGBM4

Aunty Joey·2020-07-12 11:32

DataWhale一周算法实践4---模型调优（五折交叉验证实践）

文章目录一本次任务二k折交叉验证&网格搜索法三代码实践1.逻辑回归2.svm3.决策树4.随机森林5.GBDT6.XGBoost7.lightGBM四参考五思考1.GridSearchCV&cross_val_score

Aunty Joey·2020-07-12 11:01

DataWhale一周算法实践2---模型构建（(随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM)

一参考博客构建随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM这4个模型，评分方式任意。

Aunty Joey·2020-07-12 11:01

随机森林RF、XGBoost、GBDT和LightGBM的原理和区别

目录1、基本知识点介绍2、各个算法原理2.1随机森林--RandomForest2.2XGBoost算法2.3GBDT算法（GradientBoostingDecisionTree）2.4LightGBM

weixin_30279315·2020-07-12 05:12

GBDT和随机森林的区别

1背景以前把这两个搞混了2随机森林说道随机森林就要提bagging集成方法。bagging才用有放回的抽样。下图时bagging的示意图。随机森林是bagging的一种扩展，在k个数据集选择的时候后，引入了随机属性选择。加入所有属性个数为d，k是随机选择的属性个数。那么k=d的时候，就没有改变。那么k=1的时候后，随机选择一个属性用于计算。推荐的k=log2d.随机森林的基学习器一般是决策树算法-

猫二哥·2020-07-12 05:17

RF、GBDT、XGboost特征选择方法

RF、GBDT、XGboost都可以做特征选择，属于特征选择中的嵌入式方法。

phoebe寻常·2020-07-12 04:54

随机森林，xgboost, gbdt

决策树决策树生成包含三个步骤:特征选择——>决策树生成——>决策树修剪:特征选择：理解:根据某些规则选取使决策树性能最好的特征1.1信息熵1.2信息增益（缺点：偏向于选取值较多的特征）1.3信息增益比（基于信息增益的改进，克服了了上述信息增益的缺点）决策树生成：2.1ID3:在各个节点应用信息增益准测选择特征，递归构建决策树2.2C4.5:在ID3的基础上进行了改进，其实就是使用了信息增益比准则进

Nine-days·2020-07-12 02:47

决策树系列算法总结——决策树

DecisionTree——>RandomForest——>DBDT基本概念：DecisionTree：决策树RandomForest：中文称随机森林GBDT：GradientBoostingDecisionTree

云杉123·2020-07-12 02:57

基于决策树的分类回归（随机森林，xgboost, gbdt)

最近找工作，因为觉得以前做过比赛,觉得自己听懂xgboost，随机森林的,今天同实验室的一个小姐姐问了我几个问题，才发现一团乱麻，连最基本的都不懂，所以整理了一下思路。这里不重点讲定义，主要说明关系。决策树决策树生成包含三个步骤:特征选择——>决策树生成——>决策树修剪:特征选择：理解:根据某些规则选取使决策树性能最好的特征1.1信息熵1.2信息增益（缺点：偏向于选取值较多的特征）1.3信息增益比

亓了个葩·2020-07-11 23:34

决策树与随机森林初探

1、特征选择的几种方式2、几种常见的决策树算法3、过拟合处理——剪枝4、连续值属性特征的处理5、Bagging（代表：随机深林）6、Boosting（提升）(代表：AdaBoost、GBDT、XGBoost

小李飞飞砖·2020-07-11 22:49

简述决策树，随机森林和XGBOOST之间的关系

本文主要讲解：决策树，随机森林和xgboost，附带讲解AdaBoost和GBDT1.决策树这些算法都依赖于决策树或者决策树的各种魔改版，所以决策树是一定要掌握清楚的。

shange19·2020-07-11 22:30

XGBoost及随机森林处理kaggle—Titanic数据实战

一、什么是XGBoostXGBoost是使用梯度提升框架GBDT实现的高效、灵活、可移植的机器学习库，是GBDT的一个C++实现。它将树的生成并行完成，从而提高学习速度。

逆光mlz·2020-07-11 21:39

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