①机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
什么是集成学习？定义：本身并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器来完成学习任务，以达到获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。高端点的说叫“博彩众长”，庸俗的说叫“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。思路：在对新的实例进行分类的时候，把若干个单个分类器集成起来，通过对多个分类器的分类结果进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。如果把单个分类器比作一个决....
学习使用时序图并集成到GitLab
本文将简单的介绍的PlantUML的使用。最近有一个需求，扩展GitLab功能将文本图表自动转换成图片 ,在GitLab官方文档中，发现kroki可以解决这个问题。Kroki是什么kroki是一个开源的免费工具，可以将基于文本的图表描述自动转为图片，支持私有化部署，当然官方也提供了在线服务。kroki支持多种图表API:Kroki provides a unified API with supp....
一张图介绍机器学习中的集成学习算法
集成学习算法的三大派系所谓集成学习，顾名思义，就是集成多个基学习器的结果，采用一定的融合机制得到一个更为精准和稳定的结果。这其中，隐藏一个重要条件是：多个基学习器的学习结果要存在差异性，否则如果基学习器结果完全相同则无论用何种融合策略都得不到更好的集成结果。按照对多个基学习器集成策略和融合机制的不同，集成学习主要包含三大派系：bagging，全称即为bootstrap aggregating，主....
三种集成学习算法原理及核心公式推导
集成学习3大流派01 集成学习流派在经典机器学习场景下，当单个学习模型性能不足以有效满足算法精度时，人们开始向集成学习模型发力——其思想和出发点很直观，就是三个臭皮匠赛过诸葛亮。进一步地，根据这三个臭皮匠在致力于赛过诸葛亮期间的协作模式不同，集成学习又细分为bagging和boosting两大学派，其中前者是并行模式，意味着三个臭皮匠各搞各的然后将最后结果进行融合以期带来提升，这里bagging....
【树模型与集成学习】(task8)阶段性总结（更新ing）
一、总结and回顾(task1)决策树（上）（1）决策树常用于分类，目标就是将具有 P PP 维特征的 n nn 个样本分到 C CC 个类别中，相当于做一个映射 C = f ( n ) C = f(n)C=f(n) ，将样本经过一种变换赋予一个 l a b e l labellabel。可以把分类的过程表示成一棵树，每次通过选择一个特征 p i pipi 来进行进一步分叉。而根据每次分叉选择哪....
【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
一、GBDT+LR简介协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐， 忽视了用户自身特征， 物品自身特征以及上下文信息等，导致生成的结果往往会比较片面。2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型， 该模型利用GBDT自动进行特征筛选和组合， 进而生成新的离散特征向量， 再把该特征向量当做LR模型的输入， 来产生最后的预测结果， 该模型能够综合利用用户、物品和上....
【树模型与集成学习】(task5)自适应提升法AdaBoost（更新ing）
一、Adaboost概述自适应提升算法Adaboost，Adaptive Boosting。自适应是指Adaboost会根据本轮样本的误差结果来分配下一轮模型训练时样本在模型中的相对权重，即对错误的或偏差大的样本适度“重视”，对正确的或偏差小的样本适度“放松”，这里的“重视”和“放松”具体体现在了Adaboost的损失函数设计以及样本权重的更新策略。1.1 一个栗子【对Adaboost的通俗理解....
【树模型与集成学习】(task4)两种并行集成的树模型
一、随机森林1.1 算法介绍随机森林是以决策树（常用CART树）为基学习器的bagging算法。（1）随机森林当处理回归问题时，输出值为各学习器的均值；（2）随机森林当处理分类问题时有两种策略：第一种是原始论文中使用的投票策略，即每个学习器输出一个类别，返回最高预测频率的类别；第二种是sklearn中采用的概率聚合策略，即通过各个学习器输出的概率分布先计算样本属于某个类别的平均概率，在对平均的概....
【树模型与集成学习】(task3)集成模式
一、集成的原因我们在有限数据上训练模型，再用模型去预测新的数据，并期望在新数据上得到较低的预测损失，这里的预测损失可以指分类问题的错判率或回归问题的均方误差等各类评价指标。对于实际问题中的数据，可以认为它总是由某一个分布p pp生成得到的，不妨设训练集合上有限的n nn个样本满足：而这些样本对应的标签是通过真实模型f ff和噪声对于新来的样本X ~ ∼ p ( X ) \tilde{\textb....
【树模型与集成学习】(task2)代码实现CART树（更新ing）
一、回顾决策树算法二、代码实践from CART import DecisionTreeRegressor from CARTclassifier import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor as dt from sklearn.tree import DecisionTreeClass....
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