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贝叶斯优化在XGBoost及随机森林中的使用
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XGBoost和Random-Forest（RF，随机森林）都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性，通过组合各个决策树的输出来进行预测（分类或回归）。而集成学习按照个体学习器的生成方式，可以大致分为两类：一类是个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成序列的方法；以及个体学习器之间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法。前者的代表就是XGBoost，后者的代表是Random-Forest。
用户3578099
2019-08-15
3.1K
0
机器学习与数据科学决策树指南
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树（Decision Tree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构，该结构以这样的方式保存和显示学到的知识，即使是非专业人士也可以容易地弄明白。
用户3578099
2019-08-15
571
0
年度回顾：各类监督方法流行趋势分析
线性回归
决策树
监督学习
机器学习
机器学习领域在过去几十年中经历了巨大的变化，不可否认的是，虽然有些方法已经存在了很长时间，但仍然是该领域的主要内容。例如，最小二乘法（ least squares）的概念在19世纪早期由勒让德和高斯提出，最基本的形式的神经网络（ neural networks）早在1958年就引入的，并在过去的几十年中大幅提升、支持向量机（SVM）等方法则更是较新的方法，这些方法仍然占据了机器学习领域应用中的半壁江山。 随着科研的进行，有大量可用的监督学习方法被发明。使用者通常会提出以下问题：什么是最好的模型？众所周知，这个问题没有标准答案，因为模型的有用性取决于手头的数据以及具体处理的问题，合适的就是最好的。那么，可以转换下思路，换成这个问题：最受欢迎的模型是什么？这将是本文的关注点。
用户3578099
2019-08-15
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