Decison

GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记

介绍集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器，像AdaBoost,GBDT等都属于“加性模型”(AdditiveModel)，即基学习器的线性组合。AdaBoost：先从初始训练集训练出一个基学习器，然后基于基学习器的在这一轮的表现，在下一轮训练中给预测错的训练样本更大权重值，以达到逐步减少在训练集的预测错误率。GBDT：先产生一个弱学习器(CART回归树模型)，训
桂花很香,旭很美·2024-01-16 11:12

手撕代码：初始化、正则化和梯度检验

首先先给出绘制决策边界的函数：defplot_decison_boundary(model,X,y):x_min,x_max=X[0,:].min()-1,X[0,:].max()+1y_min,y_max
Zicon in广工·2023-04-12 02:20

集成学习--Gradient Boosting Decison Tree（GBDT）梯度提升树

GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，属于集成学习中的boosting算法，但是和boosting中的典型算法Adaboost有很大的不同。Adaboost是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类
Dxy17·2023-01-17 13:36

决策树算法

编写PlotDecisionBoundary.py文件importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefplot_decison_boundary(model,
周虽旧邦其命维新·2022-11-16 14:02

三支决策算法（Three Decison Way）用于多分类任务的Matlab程序

function[result]=TDW_multiclass(TrainingData_File)%%ThisisafunctionexpandTDWtomulticlass%该函数是基于one-vs-one方法的得到的处理多类问题的TDW分类器%trainX训练样本的特征向量构成的n行m列矩阵，每一行是一个样本%trainY训练样本的标签构成的n行Q列矩阵，每一行对应一个样本，Q表示类别的个数
在路上的McCoff·2020-09-11 17:33

梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, GBDT)

转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.htmlGBDT基本思路GBDT也是集成学习Boosting家族的成员。回顾下Adaboost，是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重。GBDT也是迭代，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，同时迭代思路和Adaboost也有所不同。在GBDT的迭代中，假设我们前一轮迭代得到的强学习器是ft
xyj77·2020-07-15 11:29

《统计学习方法》-李航、《机器学习-西瓜书》-周志华总结+Python代码连载（四）--决策树(Decison-Tree)

一、决策树的概论决策树是一种基本的分类与回归方法，是表示基于特征对示例进行分类与回归的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。一般的，一颗决策树包含一个根结点，若干个内部节点和若干个叶结点，每个叶结点对应于决策结果，其他的每个结点则对应于一个属性测试，生成决策树的基本流程遵循‘分而治之’策略。具体算法如下：输入：训练集D={(,)
xiao韩·2020-07-05 04:27

Decison Tree（决策树）

1.什么是决策树决策树是基于树结构进行决策。决策树学习的目的是产生一棵泛化能力强，处理未见示例能力强的决策树。基本流程遵循分而治之。决策树的基本算法决策树.png2.划分选择2.1信息增益信息熵![](http://www.forkosh.com/mathtex.cgi?Ent(D)=-\sum_{k=1}^{|y|}p_klog_2p_k)pk表示D中k类占的比例Ent（D）越小表示纯度越高信息
Persistence2·2020-02-19 13:15
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他