【AI科技大本营导读】机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。
翻译 | 张建军 编辑 | 阿司匹林 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的选择,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到函数的导数,以及预测结果的置信度。这个博客的目的
大数据文摘出品 编译:Apricock、睡不着的iris、JonyKai、钱天培 “损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”。其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”。它能根据预测结果,衡量出模型预测能力的好坏。 在实际应用中,选取损失函数会受到
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01 — 回顾 泰坦尼克号的案例系列已经推送了2个,分别解决了数据预处理:特征工程,数据清洗等,包括模型的BaseLine阶段的求解,关于这两篇文章,请参考: 案例实战|泰坦尼克号船员获救预测(数据预
作者:章华燕 编辑:田 旭 四 XGBoost 参数详解 在运行XGboost之前,必须设置三种类型成熟:general parameters,booster parameters和task parameters: General parameters 该参数参数控制在提升(boosting)过程中使用哪种booster,常用的booster有树模型(tree)和线性模型(linear model) Booster parameters 这取决于使用哪种booster Task parameters
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在目前的机器学习领域中,最常见的三种任务就是:回归分析、分类分析、聚类分析。在之前的文章中,我曾写过一篇<15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇>。那么什么是回归呢?回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛,例如,商品的销量预测问题,交通流量预测问题。那么,如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢?这篇文章将从以下一个方面介绍:
机器之心原创 作者:Yi Jin、Joni Chuang 参与:Panda 挪威科技大学 Didrik Nielsen 的硕士论文《使用 XGBoost 的树提升:为什么 XGBoost 能赢得「每一
大数据文摘作品 作者:Abhishek Thakur 编译:Cathy,黄文畅,姜范波,寒小阳 前言 本文由Searchmetrics公司高级数据科学家Abhishek Thakur提供。 一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格式转化,以便于在之后应用机器学习模型。这篇文章的重点便在后者—— 应用机器学习模型(包括预处理的阶段)。此文讨论到的内容来源于我参加的过的数百次的机器学习竞赛。请大家注意这里讨论的方法是大体上适用的,当然还有很多被
机器学习有很多应用,其中之一就是预测时间序列。一个最有趣(或者可能是最赚钱)的时间序列是股票价格。
xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面,有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛,其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面,xgboost的分布式版本有广泛的可移植性,支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行,并且保留了单机并行版本的各种优化,使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。 下载地址:直通车
对于XGBoost算法原理看陈天奇的PPT和一份算法实战指导文档就够了(文末附网盘链接)。
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XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 昨天推送了XGBoost的原理,已知某个样本 xi ,经过XGBoost 求解得到的 yi 是由 K 个决策树线性叠加的结果。那么在求解每个树的叶子节点的权重参数时,用的目标函数是损失函数 Loss 和正则化惩罚项组成的,XGBoost对这个目标函数做了很多次演化,其中重要的两步: 将损失函数 loss 用泰勒公式展开取前三项,这
2018年8月23日笔记 sklearn官方英文用户使用指南:https://sklearn.org/user_guide.html sklearn翻译中文用户使用指南:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html
首先说一下,大家的催更我都有看到,无奈我请假出差了,预计十来天,这期间也会尽力更新文章,感谢大家的支持。今天发一篇北大18级硕士Jason Cai关于xgboost的文章,后续还有相关内容的进阶。首先说一下,xgboost也算是集成学习的一种。正文如下:
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