CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，是Boosting族算法的一种。CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器，都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。XGBoost被广泛的应用于工业界，LightGBM有效的提升了GBDT的计算效率，而Yandex的CatBoost号称是比XGBoost和LightGBM在算法准确率等方面表现更为优秀的算法。
支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术，最初提出是为了解决二类分类问题，现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题。其流行归功于两个方面，一个方面，可以输出比较准确的预测结果；另一方面，模型基于比较优雅的数学理论。 SVM旨在在多维空间找到一个能将全部样本单元分成两类的最优平面，这一平面应使两类中距离最近的点的间距最大。在间距边界上的点称为支持向量，分割的超平面位于间距中间。SVM函数通过核函数将数据投影到高维，使其在高维线性可分。
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
其中g(μY)是条件均值的函数（称为连接函数）。另外，可放松Y为正态分布的假设，改为Y
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Y andex在2017年开源的机器学习库，也是Boosting族算法的一种，同前面介绍过的XGBoost和LightGBM类似，依然是在GBDT算法框架下的一种改进实现，是一种基于对称决策树（oblivious trees）算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主要说解决的痛点是高效合理地处理类别型特征，这个从它的名字就可以看得出来，CatBoost是由catgorical和boost组成，另外是处理梯度偏差（Gradient bias）以及预测偏移（Prediction shift）问题，提高算法的准确性和泛化能力。
其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章，感觉自己写的东西有点烂，于是打算重新来过，无奈时间精力有限，因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文，原文链接如下：
如何让复杂的模型具备可解释性，SHAP值是一个很好的工具，但是SHAP值不是很好理解，如果能将SHAP值转化为对概率的影响，看起来就很舒服了。先前阿Sam也写过一篇类似的文章，关于SHAP值的解释的，感兴趣的也可以一并阅读一下。MLK | 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题
从感知器到支持向量机 上一章我们介绍了感知器。作为一种二元分类器，感知器不能有效的解决线性不可分问题。其实在第二章，线性回归里面已经遇到过类似的问题，当时需要解决一个解释变量与响应变量存在非线性关系的问题。为了提高模型的准确率，我们引入了一种特殊的多元线性回归模型，多项式回归。通过对特征进行合理的组合，我们建立了高维特征空间的解释变量与响应变量的线性关系模型。 随着特征空间的维度的不断增多，在用线性模型近似非线性函数时，上述方法似乎依然可行，但是有两个问题不可避免。首先是计算问题，计算映射的特征，操纵高维的
集成算法（Emseble Learning） 是构建多个学习器，然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的，常常可以获得比单一学习显著优越的学习器。
从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量)来预测响应变量(也称因变量) 的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的预测变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过预测变量来预测响应变量。
CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。
我们可能生活在人类历史上最具决定性的时期。计算机正从大型主机过渡到 PC 再过渡到云计算。但它的定义不是发生了什么，而是未来几年将要发生什么。
在前文“广义线性模型”中，提到广义线性模型（GLM）可概括为服务于一组来自指数分布族的响应变量的模型框架，正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、贝塔分布、伯努利分布、二项分布、负二项分布、多项分布、泊松分布、集合分布等都属于指数分布族，并通过极大似然估计获得模型参数。
我们或许生活在一个人类历史上最具决定性的时期：从大型计算机到个人电脑，再到云计算时代。重要的不是过去已经发生了什么，而是未来将会发生什么。
第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第3章 特征提取与处理 很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基
虽然现在深度学习大行其道，但以XGBoost、LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔的用武之地。抛开深度学习适用的图像、文本、语音和视频等非结构化的数据应用，Boosting算法对于训练样本较少的结构化数据领域仍然是第一选择。本文先对前述章节的三大Boosting的联系与区别进行简单阐述，并一个实际数据案例来对三大算法进行对比。然后对常用的Boosting算法超参数调优方法进行介绍，包括随机调参法、网格搜索法和贝叶斯调参法，并给出相应的代码示例。
Link:https://www.pnas.org/content/116/25/12337.short
按自变量的多少分为一元和多元回归分析；按自变量和因变量的关系分为线性和非线性回归；比较常用的是多项式回归、线性回归和指数回归。
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟广义线性模型是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。 广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量，数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。 在广义线性模型的理论框架中，则假设目
RGAM算法第2步的自由度超参数可以通过df选项进行设置，默认值为4。以下是使用不同超参数拟合RGAM模型的示例：
由于我们在前面已经讨论过了神经网络的分类问题，如今再从最优化的角度来讨论logistic回归就显得有些不合适了。Logistic回归问题的最优化问题可以表述为：寻找一个非线性函数sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可使用最优化算法完成。它可以看做是用sigmoid函数作为二阈值分类器的感知器问题。 今天我们将从统计的角度来重新考虑logistic回归问题。 一、logistic回归及其MLE 当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购，一个企业是否会上市，你的能否考
logistic回归及其MLE 当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购，一个企业是否会上市，你的能否考上研究生 这些问题时，考虑线性概率模型P(yi =1)= β0 + β1xi 显然是不合适的，它至少有两个致命的缺陷：1、概率估 计值可能超过1，使得模型失去了意义;(要解决这个问题并不麻烦，我们将预测超过1的部分记为1，低于0的 部分记为0，就可以解决。这个解决办法就是计量里有一定历史的tobit模型)2、边际效应假定为不变，通常来说 不合经济学常识。考虑一个边际效应递减的模型(假定真实
当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购，一个企业是否会上市，你的能否考上研究生
来自俄罗斯在线搜索公司Yandex的CatBoost快速且易于使用，但同一家公司的研究人员最近发布了一种基于神经网络的新软件包NODE，声称其性能优于CatBoost和所有其他梯度增强方法。这是真的吗？让我们找出如何同时使用CatBoost和NODE！
文章目录 统计 平均值 中位数 众数 线性回归 一元 多元回归 逻辑回归 正态分布 决策树 随机森林 生存分析 卡方检验 统计 平均值 语法 mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) x - 是输入向量。 trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。 na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。 示例 x <- c(17,8,6,4.12,11,8,54,-11,18,-7) # Find Mean. result.mean <- mean(x) print(
互联网发展到现在，由于数据量大、操作并发高等问题，大部分网站项目都采用分布式的架构。
一般在日常开发中经常会遇到打折促销，秒杀活动，就如拼多多最近的4999抢券买爱疯11促销活动，毕竟谁的钱也不是大风刮来的，有秒杀有促销必定带来大量用户，而这类活动往往支撑着公司重要营销策略，所以保证系统在高并发下不出异常非常关键，这其中棘手的便是如何在高并发下高效的处理库存数据。今天就来聊聊高并发下库存加减那些事儿。
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。 2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。 3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让
前言：在针对非物理信号分析的时候，例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等，这部分涉及到数据分析知识，本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。
中国有句老话：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。这个说法至少在变形金刚中得到了体现，没有组合之前的大力神只是五个可以被柱子哥随手秒掉工地苦力。但组合之后却是威力大增。在机器学习领域也是如此，一堆能力一般的“弱学习器”也能组合成一个“强学习器”。前篇文章提到的随机森林就是一种组合学习的方法，本文要说的是另一类组合金刚： 提升方法(Boosting) 。提升方法是一大类集成分类学习的统称。它用不同的权重将基学习器进行线性组合，使表现优秀的学习器得到重用。在 R语言中gbm包 就是用来实现一般提升方法的扩展包。根据基学习器
岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，它是通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。
当预测变量也即自变量不止一个时为多元线性回归（multivariable linearregression，MLR），多项式回归可以看成特殊情况下的多元线性回归。现在我们以微生物群落数据为例，探究α多样性指数与环境因子（Salinity、pH、TN、TP，在3.3.2.4VPA分析中这几个变量对微生物群落的解释量较高）之间的关系，如下所示：
在使用“sklearn”构建机器学习模型时，想必大家应该都遇到过下面这个错误吧： 当处理分类(字符串)变量时，这个错误就发生了。在sklearn中，你需要在数值格式中转换这些分类。为了实现这种转换，我
1、为什么要做特征选择 在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让这篇文章的可
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集成学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：
一、logistic回归模型概述 广义线性回归是探索“响应变量的期望”与“自变量”的关系，以实现对非线性关系的某种拟合。这里面涉及到一个“连接函数”和一个“误差函数”，“响应变量的期望”经过连接函数作用后，与“自变量”存在线性关系。选取不同的“连接函数”与“误差函数”可以构造不同的广义回归模型。当误差函数取“二项分布”而连接函数取“logit函数”时，就是常见的“logistic回归模型”，在0-1响应的问题中得到了大量的应用。 Logistic回归主要通过构造一个重要的
这篇文档，是为那些想了解混合线性模型的人准备的。这里面很多部分，可以在很多领域中使用 。我们假定大家对一些矩阵和线性回归的理论有所了解，但是更高级的知识只有模糊的认识，希望对你有所帮助。
回归分析（regressionanalysis)是统计学的核心问题，是一种非对称相关分析。回归分析利用实验获得的数据构建解释变量对响应变量的线性模型（linearmodel，LM），当利用这个解释模型来预测未知数据时为预测模型。回归分析按照解释变量（预测变量）的多少，可分为一元回归分析与多元回归分析；按照响应变量的多少，可分为简单回归分析与多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析与非线性回归分析。
在我们以前所学习的单体架构当中的这个服务直接访问一个数据库，业务比较简单。基于数据库本身的特性，就已经能够实现ACID了。
从许多方面来看，回归分析是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称为自变量或解释变量）来预测响应变量（也成因变量、效标变量或结果变量）。
超参数优化是一项艰巨的任务。但是使用 Optuna 等工具可以轻松应对。在这篇文章中，我将展示如何使用 Optuna 调整 CatBoost 模型的超参数。
从线性回归到逻辑回归 在第2章，线性回归里面，我们介绍了一元线性回归，多元线性回归和多项式回归。这些模型都是广义线性回归模型的具体形式，广义线性回归是一种灵活的框架，比普通线性回归要求更少的假设。这一章，我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式，逻辑回归（logistic regression）。 和前面讨论的模型不同，逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类和标签上。学习算法必须用成对的特征向量和对应的标签来估计匹配函数的参数，从而实现更好的分类效果。在二元分类
广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量，数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。
CatBoost是一个开源的机器学习库，它提供了一种高效的梯度提升决策树算法。这个库特别适合处理分类和回归问题。在这篇教程中，我们将详细介绍如何使用CatBoost进行时间序列数据建模。
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