轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 梯度下降法
接触过机器学习的小伙伴都应该知道,梯度下降法并不是一个机器学习算法,而是一种基于搜索的最优化方法,在机器学习尤其是深度学习的凸优化中使用尤为广泛。给定一个损失函数,如果该函数是凸函数,在学习率合适的情况下,它能够快速搜索到极小值。类似的还有梯度上升法,只是变换下正负号而已,一个是最大化效用函数,一个是最小化损失函数或者成本函数。在求一个函数的最大值或最小值时,沿其梯度方向进行搜索可能是最有效也是....
轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 梯度下降法
接触过机器学习的小伙伴都应该知道,梯度下降法并不是一个机器学习算法,而是一种基于搜索的最优化方法,在机器学习尤其是深度学习的凸优化中使用尤为广泛。给定一个损失函数,如果该函数是凸函数,在学习率合适的情况下,它能够快速搜索到极小值。类似的还有梯度上升法,只是变换下正负号而已,一个是最大化效用函数,一个是最小化损失函数或者成本函数。在求一个函数的最大值或最小值时,沿其梯度方向进行搜索可能是最有效也是....
scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中,类似于Adaboost,我们把重要参数分为两类,第一类是Boost...
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