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xgBoost gBDt

尝试回答一下 首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear)。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。 xgboost相对于普通gbm的实现,可能具有以下的...

GBDT是一种算法,XGBOOST是GBDT的一种实现。 除了XGBOOST,还有LightGBM,也支持GBDT算法,具体可参见:https://github.com/Microsoft/LightGBM

GBDT是一种算法,XGBOOST是GBDT的一种实现。 除了XGBOOST,还有LightGBM,也支持GBDT算法,具体可参见:https://github.com/Microsoft/LightGBM

传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到...

楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来和“机器学习工程师”这词汇一样。 机器学习,基础的PCA模型理论,贝叶斯,boost,Adaboost, 模式识别中的各种特征,诸如Hog,Haar,SIFT等 深度学习里的DBN,CNN,BP,RBM等等。

没有GBDT和XGBOOST,只有Ghost的说法。 在日常工作中,由于一些不正当的操作或文件垃圾的增加很可能会造成系统工作的不正常。使用一些可以备份磁盘、清洁磁盘,整理磁盘的磁盘工具,会十分有效地帮你解决好这些问题,确保系统工作的不正常。使用...

考虑这个简化的操作:试想把树的深度设为2,那么gbdt里面的基学习器都是二分类决策树,然后自己在二维坐标系上画很多点,然后不停的用boosting的方法用二分类决策树去进行分类,不同的是,我们简化权重的计算方式,初始化权重都为1,每次分错权...

很多,主要说下监督学习这块的算法哈。欢迎讨论。 svm,支撑向量机,通过找到样本空间中的一个超平面,实现样本的分类,也可以作回归,主要用在文本分类,图像识别等领域,详见:; lr,逻辑回归,本质也是线性回归,通过拟合拟合样本的某个曲线...

GBDT是一种算法,XGBOOST是GBDT的一种实现。 除了XGBOOST,还有LightGBM,也支持GBDT算法,具体可参见:https://github.com/Microsoft/LightGBM

GBDT是一种算法,XGBOOST是GBDT的一种实现。 除了XGBOOST,还有LightGBM,也支持GBDT算法,具体可参见:https://github.com/Microsoft/LightGBM

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