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大鹅专栏:大数据到机器学习
从大数据计算到机器学习,你需要了解这些。专注于Hadoop生态 Spark 机器学习 深度学习
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XGBoost简单推导及理解
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决策树
XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting。作为一个非常有效的机器学习方法,Boosting Tree是数据挖掘和机器学习中最常用的算法之一。因为它效果好,对于输入要求不敏感,相对LR 的优势如不需要做特征的归一化,自动进行特征选择,模型可解释性较好,可以适应多种损失函数如 SquareLoss,LogLoss 等,往往是从统计学家到数据科学家必备的工具之一,它同时也是kaggle比赛冠军选手最常用的工具。最后,因为它的效果好,在计算速度和准确率上,较GBDT有明显的提升计算复杂度不高,也在工业界中有大量的应用。
大鹅
2021-06-16
749
0
从决策树到GBDT梯度提升决策树和XGBoost
决策树
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
决策树可以转换成if-then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分类的条件概率分布。决策树学习算法包括三部分:特征选择,数的生成和数的剪枝。最大优点: 可以自学习。在学习的过程中,不需要使用者了解过多背景知识,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够进行学习。显然,属于有监督学习。 常用有一下三种算法:
大鹅
2021-06-15
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0
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