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【ML】分类树算法原理及实现
数据分析
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
机器学习领域中的树模型其实就是结合了数据结构中的二叉树来开展机器学习任务的方法。本文所讲解的分类树为CART树中的一种,而CART树是决策树中的一种,其它还有ID3和C4.5。决策树算法是一类常用的机器学习算法,在分类问题中,决策树算法通过样本中某一维特征属性值的分布,将样本划分到不同的类别中,而这一功能就是基于树形结构来实现的。
yuquanle
2020-05-25
856
0
【机器学习】XGboost
决策树
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
本文介绍了XGboost模型。首先在GBDT的基础上介绍XGboost,然后对比了XGboost与GBDT的不同之处,最后介绍了XGboost的损失函数和学习过程。
yuquanle
2020-04-07
381
0
【机器学习】GBDT
决策树
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
本文介绍了提升树模型中的梯度提升树算法GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 。首先介绍了提升树通过拟合残差来提升学习器的设计思想。然后介绍了基于梯度提升的GBDT算法,核心在于学习器本身不再拟合残差,而是学习器拟合残差的一阶梯度,权重拟合残差的一阶系数。最后介绍了GBDT对应分类和回归场景的学习流程。
yuquanle
2020-04-07
618
0
【机器学习】随机森林
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
本文介绍了结合集成学习思想的随机森林算法。首先介绍了集成学习中两种经典的集成思想Bagging和Boosting。然后介绍了Bagging的两个关键点:1)样本有放回随机采样,2)特征随机选择。最后介绍了Bagging的代表学习算法随机森林,从方差和偏差的角度分析了Bagging为什么能集成以及随机森林为什么能防止过拟合。
yuquanle
2020-04-01
917
0
【机器学习】决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
本文介绍了 ID3,C4.5,CART三种基本的决策树模型。首先介绍了决策树的特征选择,包括信息增益,信息增益率、基尼指数、最小均方差分别对应分类树ID3、C4.5、CART、回归树CART。然后介绍了决策树建树的一般流程、对比分类树和回归树建树的区别。最后介绍了树模型中避免过拟合问题的剪枝方法,包括前剪枝和后剪枝。
yuquanle
2020-04-01
601
0
【ML】面试准备,关于Adaboost & GBDT算法你需要知道的那些
编程算法
决策树
神经网络
机器学习
上一份笔记在介绍决策树的过程中我们提到了“决策树是许多集成学习算法的基础算法”。那么,什么是集成学习算法、集成学习算法有哪几种、它们彼此之间有什么区别、集成学习算法合起来性能一定会超过基础学习器吗?在接下来的几份笔记中,我们将会针对几种集成学习算法针对高频问题做推导和解答。
yuquanle
2020-03-13
565
0
【ML】项目中最主流的集成算法XGBoost 和 LightGBM
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
本文是决策树的第三篇,主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法,包括 XGBoost 和 LightGBM。
yuquanle
2019-11-25
584
0
【机器学习】一文了解机器学习必学10大算法
编程算法
决策树
线性回归
机器学习
神经网络
预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下,尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法(包括统计学)来实现这些目标。
yuquanle
2019-10-17
450
0
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