gbdt

树算法系列之三:GBDT

1.GBDT(GradientBoostingDecisonTree)梯度提升树GBDT与提升树有非常密切的关系。为方便阅读本文，可以先参考提升树一文。
bitcarmanlee·2020-06-22 18:39

树算法系列之一:CART回归树

比如常见的基于树的算法有随机森林(RandomForest)，GBDT，XGboost,LightGBM等。而所有的这些算法，都是基于决策树(DecisionTree)进化而来的。
bitcarmanlee·2020-06-22 18:38

实战人品预测之二_热门模型xgboost

1.介绍 有人戏称数据挖掘比赛为GBDT调参大赛，因为在很多比赛后期，大家都使用GBDT类的算法，特征类似，只有模型参数不同，模型集成方法不同，最终大家的成绩差别也很小。 
xieyan0811·2020-06-22 17:03

GBDT

GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，是GB(梯度提升)+DT(决策树)，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。
不吃鱼的喵_sweet·2020-06-22 16:04

FM模型及其在推荐系统中的应用

如果你第一念头冒出来的仍然是SVD／矩阵分解啥的，那么明显你还停留在啃书本的阶段，实践经验不足；如果你第一念头是LR模型或者GBDT模型，这说明你是具备一定实践经验的算法工程师，但是知识更新不足。
Yasin_·2020-06-22 09:33

转载的一些东西

选择机器学习方向，需要专注提高以下方面的能力：（一）基础代码能力：刷OJ（leetcodeorhackrank)和实现机器学习算法（如svm、lr、gbdt、randomforests等），并且让代码规范高效
Txiaomiao·2020-06-22 07:35

机器学习--GDBT算法

GBDT(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
Snail_Moved_Slowly·2020-06-22 05:01

机器学习之集成学习

集成学习集成学习理论集成学习的种类集成学习的步骤和例子基本分类器偏差与方差小结经典集成学习随机森林AdaBoost梯度提升决策树（GBDT）的基本原理XGBoostLightGBM小结方法和思想：Bagging
Robin_Pi·2020-06-22 04:35

损失函数的研究，二元分类和多分类（LR 和softmax）

简介在做GBDT的时候遇到的一个坑现在把它填上。二元分类和多分类的问题形式上看去简单，但是当我们仔细思考的时候还是有很多坑的。
PythonstartL·2020-06-22 03:09

一文读懂：GBDT梯度提升

先缕一缕几个关系：GBDT是gradient-boostdecisiontreeGBDT的核心就是gradientboost，我们搞清楚什么是gradientboost就可以了GBDT是boost中的一种方法
忽逢桃林·2020-06-22 03:00

机器学习(23)之GBDT详解

Adaboost算法原理小结）中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(GradientBoostingDecisonTree,以下简称GBDT
机器学习算法与Python学习·2020-06-22 01:54

机器学习之笔记-实战前基本概念理解

1.脑图2.基本模型基本模型类别线性模型线性回归、logistic回归、SVM集成学习模型（随机森林、GBDT）数据预处理数据清洗、特征工程、降维、聚类3.机器学习分类分类类别监督学习(SupervisedLearning
MYcsdn6666·2020-06-22 01:49

（信贷风控十二）GBDT模型用于评分卡模型（理论）

GBDT模型用于评分卡模型本文主要总结以下内容：GBDT模型基本理论介绍GBDT模型如何调参数GBDT模型对样本违约概率进行估计（GBDT模型用于评分卡python代码实现请看下一篇博客）GBDT模型挑选变量重要性
路易三十六·2020-06-22 00:20

头条+腾讯 双杀面经（NLP实习）

字节跳动1面:60分钟实习，难点，收获，怎么解决XGBOOST，LGB，GBDT的区别一阶优化器，二阶优化器Attent
kaiyuan_sjtu·2020-06-21 23:34

集成方法stack模型在样例数据集的试验

数据准备2.stack类方法3.基模型4.stack模型DNN+LRDNN+DecisionTreeDNN+SVMDNN+XgboostDNN+RandomForestDNN+LightGBMDNN+GBDT_sklearn
Jack_kun·2020-06-21 22:11

终于有人把XGBoost 和 LightGBM 讲明白了，项目中最主流的集成算法！

Xgboost和GBDT两者都是boosting
Datawhale·2020-06-21 19:52

boosting-xgboost算法

最近在看集成学习，看了bagging和RF-《西瓜书》，boosting中的Adaboost、GBDT-《统计学习方法》和这篇的Xgboost。
20%橙小鱼·2020-06-21 17:22

【中信卡】数据挖掘分析笔试+面经

【面试】一面：1.自我介绍2.项目3.KKT条件4.RF和GBDT5.特征工程步骤（我回答的比较
Asher117·2020-06-21 17:14

详解决策树ID3算法划分数据集

理解了DT，就更容易理解它的扩展算法RandomForest,GBDT,XGBoost。Iris数据集安德森鸢尾花卉数据集，下面给出数据集中的一小部分，这个数据
ybdesire·2020-06-21 14:36

[白话解析] 通俗解析集成学习之GBDT

[白话解析]通俗解析集成学习之GBDT文章目录[白话解析]通俗解析集成学习之GBDT0x00摘要0x01定义&简述1.GBDT（GradientBoostingDecisionTree）=GB+DT2.
罗西的思考·2020-06-21 13:11

GBDT算法原理

GBDT即可用于解决回归问题，也能用于解决分类问题。在初步理解GBDT时，最好从回归和分类的角度分别理顺思路，发现其中的不同和关键点，就能初步明白GBDT的算法原理。
一座青山·2020-06-21 07:56

一文搞懂：Adaboost及手推算法案例

GBDT和Adaboost是boost算法中比较常见的两种，这里主要讲解Adaboost。AdaboostAdaboost算法的核心就是两个权重。
忽逢桃林·2020-06-21 06:00

别人的面经（算法方向）

（随机，被面试官嫌弃）各种Tree讲一讲树模型（RF,GBDT,XGBOOST）ID3、C4.5等基本树，是二叉树
心晴sky向北·2020-06-21 04:17

【ML】GBDT/Adaboost算法原理-适用场景-优缺点-面试常问

一.简略介绍GBDT（GradientBoostingDecisionTree）又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），是一种迭代的决策树算法。
凝眸伏笔·2020-06-21 04:02

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法4：决策树之ID3算法

传统的经典决策树算法包括ID3算法、C4.5算法以及GBDT的基分类器CART算法。三大经典决策树算法最主要的区别在于其特征选择准则的不同
风度78·2020-06-21 01:32

机器学习和深度学习基础的一些思考

1.元组和链表有什么区别2.GBDT讲一下（GBDT的回归和分类）3.讲一下决策树的分叉的方法4.讲一下RNN和LSTM的区别5.讲一下transformer和lstm的区别6.java中hashmap
勿在浮沙筑高台LS·2020-06-20 23:46

公共自行车使用量预测

主要内容知识点1.GBDT2.xgboost的核心算法3.GBDT和xgboost的区别数据分析和参数调优过程一、简要说明二、数据分析三、调参前的一些说明四、使用GridSearchCV调参五、进一步调参六
mAbbQi·2020-05-31 11:44

GBDT用于回归和分类

GBDT(GradientBoostingTree)最早由Friedman在论文《GreedyFunctionApproximation:AGradientBoostingMachine》中提出，既可以用来解决分类问题
AGUILLER·2020-05-28 00:03

Boosting算法总结（ada boosting、GBDT、XGBoost）

过程中查找的资料整理分享出来，方便有需要的朋友查看，求大家点赞支持，哈哈哈作者：tangg,qq:577305810一、Boosting算法boosting算法有许多种具体算法，包括但不限于adaboosting\GBDT
唐啊唐囧囧·2020-05-11 16:00

GBDT的调参

最近在弄毕设中需要用到GBDT，关于调参这块一窍不通，然后找到了一篇很好的介绍它调参的文章，这里拿来共享一下。
pw007992·2020-04-14 06:59

集成学习之Boosting-gbdt

一、什么是GBDT二、GBDT与传统Adaboost的不同之处三、GBDT的负梯度拟合四、GBDT算法流程五、GBDT工作过程实例六、GBDT常用损失函数七、算法的优缺点八、补充说明：几种常见的损失函数
小小orange·2020-04-10 13:58

06 集成学习 - Boosting - GBDT算法原理、总结

05集成学习-Boosting-GBDT初探十四、GBDT的构成●GBDT由三部分构成：DT(RegressionDecistionTree-回归决策树)、GB(GradientBoosting-梯度提升
白尔摩斯·2020-04-10 05:48

秋招记录-阿里

4、能讲一下GBDT的原理么？5、GBDT和随机森林有什么区别？6、随机森林的采样体现在哪方面？7、Wide&Deep的原理简单介绍一下？8、GBDT+LR是怎么做的?
文哥的学习日记·2020-04-09 19:35

六、集成学习四、集成学习（Boosting、二)

三、XGBoostXGBoost也是GBDT的一种，也是加法模型和前向优化算法。在监督学习中，也可以分为：模型，参数，目标函数与学习方法：模型：给定输入x后预测输出y的方法，如回归、分类、排序等。
万物皆可代码·2020-04-09 16:58

六、集成学习三、集成学习（Boosting、一)

Boosting个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成基分类器的方法，提升（boosting）常见提升算法：Adaboost、GBDT、lightBGM、XGBoost一、AdaboostAdaboost
万物皆可代码·2020-04-09 16:53

GBDT和XGBOOST区别

1.gbdt以CART作为基分类器，xgb还支持线性分类器，这个时候xgb相当于带L1和L2正则项的LR或线性回归，（带正则可以控制模型的复杂度）2.gbdt在优化时只用到一阶导数，xgb则对代价函数进行了二阶泰勒展开
ALTHE·2020-04-09 08:03

随机森林再复习

这里只是准备简单谈谈基础的内容，主要参考一下别人的文章，对于随机森林与GBDT，有两个地方比较重要，首先是informationgain，其次是决策树。
云时之间·2020-04-09 01:47

机器学习--回归问题、决策树、随机森林、GBDT、 XGBoost

零、特征工程（数据-特征-模型）1、数据特征处理*数据选择/清洗/采样*数据型/类别型/日期型/文本型特征处理*组合特征处理2、filter/wrapper/embedded三种特征选择方式一、前言：1、有监督学习/无监督学习/强化学习2、无监督学习聚类算法，只有x，没有y，进行prediction【啤酒、尿布超市案例】3、分类问题【猫或狗】/聚类问题/回归问题/降维问题【pca】4、每行样本、每
lv_dl·2020-04-07 07:09

GBDT回归树过程详解

GBDT回归树过程详解转载简单点1024最后发布于2018-04-1122:56:46阅读数10281收藏展开综述GBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree
小新新的蜡笔·2020-04-06 09:00

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 决策树

再总结下GBDT树：GBDT把所有树的结论累加起来做最终结论。它的核心是：每棵树学的是之前所有树结论和的残差，即真实值-预测值。
RouyiDing·2020-04-06 00:10

GBDT 、xgBoost、LightGBM

GBDT中的决策树指的是CART的回归树。回归树总体流程类似于分类树，区别在于，回归树的每一个节点都会得一个预测值，以年龄为例，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。
yz_wang·2020-04-05 21:52

gbdt原理理解和分类实例

写在开头：实在惭愧，博客上次还写了对xgboost的原理理解，结果后面经过某个事情发现自己对gdbt的实际训练，或者说boosting的实际过程没有那么的理解，这次重新回头去看了一遍，有了更多的理解，重新写一下自己的理解这次引用的别人的内容都会注在博客的最后，因为看了以后确实加深了我的理解其次是才明白一件事，慢就是快，越是浮躁的时候，越得打好基础1.什么叫GradientBoosting这部分其实
yesski·2020-04-05 18:05

模型融合

一、模型融合的方式主要是有三种：1.bagging(随机森林模型是基于bagging融合的代表)2.boosting（GBDT和XGboost模型是基于boosting融合的代表）3.stacking此三种方法主要是从模型角度讲解如何进行集成学习
蔓藤树下的甜蜜·2020-04-04 18:33

Web-Scale Bayesian Click-Through Rate Prediction for Sponsored Search Advertising in Microsoft’s Bing Search Engine

自己说这个是在facebook中的gbdt+lr这篇文章中提到的bopr模型，据说是微软在做内部比赛的时候提出的模型。
月半半0320·2020-04-03 18:47

Decision Tree、Random Forest、AdaBoost、GBDT

DecisionTree基本思想在于每次分裂节点时选取一个特征使得划分后得到的数据集尽可能纯。划分标准信息增益(InformationGain)信息增益=未划分数据集的信息熵-划分后子数据集的信息熵的数学期望值。事件的信息量，信息熵就是信息量的期望值，记作，即。假设未划分数据集中共有类，划分为了份，则增益比率(GainRatio)按照信息增益来选择特征时总是会倾向于选择分支多的特征属性，这样子能够
cherryleechen·2020-04-03 07:09

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 Task4

评价函数与目标函数、交叉验证方法、留一验证方法、针对时间序列问题的验证、绘制学习率曲线、绘制验证曲线3.嵌入式特征选择：Lasso回归、Ridge回归、决策树4.模型对比：常用线性模型、常用非线性模型（GBDT
有拖延症的Gerard·2020-04-01 11:58

数据挖掘面试准备（1）|常见算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）

9.25r早上面网易数据挖掘工程师岗位，第一次面数据挖掘的岗位，只想着能够去多准备一些，体验面这个岗位的感觉，虽然最好心有不甘告终，不过继续加油。不过总的来看，面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍。因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样，更多的是看重你对基础知识的掌握（即学习能力和逻辑），实际项目中解决问题的能力（做了什么贡献）。先提一下奥卡姆剃刀：给定两个具有相同泛化误差的模型，较简单的
是蓝先生·2020-04-01 08:36

GBDT调参经验

在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。
小新新的蜡笔·2020-03-31 22:00

GBDT入门教程之原理、所解决的问题、应用场景讲解

来源:GBDT入门教程之原理、所解决的问题、应用场景讲解2017-04-23机器学习算法与Python学习GBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree
SUNFC·2020-03-31 15:26

GBDT

GBDT是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法GBDT是类似于梯度下降的思想，只不过寻找的不是最优参数而是最优函数F，每次将损失函数对F求偏导得到负梯度
欧文坐公交·2020-03-30 19:54
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