集成学习之随机森林、Adaboost、Gradient Boosting、XGBoost原理及使用
集成学习 什么是集成学习集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学习算 法，而是通过构建并结 合多个机器学习模型来完成学习任务——博采众长。集成学习很好 的避免了单一学习模型带 来的过拟合问题。 集成学习的类型根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两 大类：Bagging(个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化 方法)Boosting(个体学....
Machine Learning-L12-集成学习：Boosting/Bagging/随机森林
集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，然后把结果整合起来进行整体预测。也称为multi-classifier system、committee-based learning。对于训练集数据，训练若干个个体学习器，并通过一定的结合策略，最终形成一个强学习器。集成学习常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。集成学习要求个体学习器（individual learner）要有一定的准确性及多样....
集成学习（Bagging，Boosting） 简介
引言 一个人的力量是渺小的，但是一群人聚集到一起，就有了群体智慧。如在我们的城市的社会分工中，有的人是工程师，政客，有的人是建筑工人，有的人是教师，也有罪犯等等，每个人对这座城市都贡献着价值，整座城市也就井然有序，盎然向上，由于每个人对社会的作用不同，甚至有的为负贡献如罪犯等，如果有一个决策机关如政府的存在，就可以使数以百万人口的城市运作起来，而不是一盘散沙的存在。这种集聚群体智慧的思想，衍生出....
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(Regression Decistion Tree-回归决策树)、GB(Gradient Boosting-梯度提升)、Shrinkage(衰减)1、先构建__回归决策树__，然后用到提升的思想：ft(x) = ∑ ht(x);2、__梯度提升：__ 下一个模在拟合上一个模型的残差，其.....
05 集成学习 - Boosting - GBDT初探
04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建 回顾： 1、Bagging-随机森林是一个并行模型，Boosting是一个串行模型，所以Boosting模型运算效率会低一些。2、Bagging算法解决的是模型过拟合问题，Boosting模型解决的是欠拟合问题。 十一、梯度提升迭代决策树 - GBDT GBDT(Gradient Boosting Decison Tree 梯度....
04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建
03 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法原理 十、AdaBoost算法构建 上一章最后说明了每个基模型的权值α是如何求得的，于是我就可以对模型进行更新操作了。 构建过程一 1、假设数据集： T={(X1,Y1),(X2,Y2),...(Xn,Yn)} 2、初始化训练数据权重分布：D1={w11,w12,...,w1i,...,w1n}，w1i = 1/n ， i=1,2,3....
03 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法原理
02 集成学习 - 特征重要度、Extra Tree、TRTE、IForest、随机森林总结 八、Boosting 提升学习 提升学习是一种机器学习技术，可以用于__回归__和__分类__问题。它每一步产生__弱预测模型__ (如决策树)，并__加权累加__到总模型中。如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的，那么称为__梯度提升__(Gradient Boosting)。 提升....
集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理
集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现 上一篇介绍了AdaBoost算法，AdaBoost每一轮基学习器训练过后都会更新样本权重，再训练下一个学习器，最后将所有的基学习器加权组.....
集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现
Gradient Boosting的一般算法流程 初始化： \(f_0(x) = \mathop{\arg\min}\limits_\gamma \sum\limits_{i=1}^N L(y_i, \gamma)\) for m=1 to M: (a) 计算负梯度： $\tilde{y}_i = -\frac{\partial L(y_i,f_{m-1}(x_i))}{\partial ...
集成学习之Boosting —— AdaBoost实现
集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 AdaBoost的一般算法流程 输入： 训练数据集 \(T = \left \{(x_1,y_1), (x_2,y_2), \cdots (x_N,y_N)\right \}\)，\(y\in\left\{-1,+1 \right\}\)，基学习器\(G_m(x)\)，训练轮数M ...
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