08 集成学习 - XGBoost概述
概述 __XGBoost__是GBDT算法的一种变种，是一种常用的有监督集成学习算法；是一种伸缩性强、便捷的可并行构建模型的Gradient Boosting算法。 __注意：__这里说可以并行构建模型，并不是说XGBoost建立的下一轮基模型不依赖于上一步的结果，而是指生成每个基模型的决策树时，能够快速进行并行运算，即加速了单个模型的运算。 面试中 可能会问为什么XGBoost是一个并行结构？....
07 集成学习 - 随机森林案例一：宫颈癌预测 - 缺省数据填充策略、PCA降维、ROC曲线、标签二值化
01 集成学习 - 概述、Bagging - 随机森林、袋外错误率02 集成学习 - 特征重要度、Extra Tree、TRTE、IForest、随机森林总结03 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法原理04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建05 集成学习 - Boosting - GBDT初探06 集成学习 - Boosting - GBDT算法....
06 集成学习 - Boosting - GBDT算法原理、总结
05 集成学习 - Boosting - GBDT初探 十四、GBDT的构成 ● GBDT由三部分构成：DT(Regression Decistion Tree-回归决策树)、GB(Gradient Boosting-梯度提升)、Shrinkage(衰减)1、先构建__回归决策树__，然后用到提升的思想：ft(x) = ∑ ht(x);2、__梯度提升：__ 下一个模在拟合上一个模型的残差，其.....
05 集成学习 - Boosting - GBDT初探
04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建 回顾： 1、Bagging-随机森林是一个并行模型，Boosting是一个串行模型，所以Boosting模型运算效率会低一些。2、Bagging算法解决的是模型过拟合问题，Boosting模型解决的是欠拟合问题。 十一、梯度提升迭代决策树 - GBDT GBDT(Gradient Boosting Decison Tree 梯度....
04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建
03 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法原理 十、AdaBoost算法构建 上一章最后说明了每个基模型的权值α是如何求得的，于是我就可以对模型进行更新操作了。 构建过程一 1、假设数据集： T={(X1,Y1),(X2,Y2),...(Xn,Yn)} 2、初始化训练数据权重分布：D1={w11,w12,...,w1i,...,w1n}，w1i = 1/n ， i=1,2,3....
03 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法原理
02 集成学习 - 特征重要度、Extra Tree、TRTE、IForest、随机森林总结 八、Boosting 提升学习 提升学习是一种机器学习技术，可以用于__回归__和__分类__问题。它每一步产生__弱预测模型__ (如决策树)，并__加权累加__到总模型中。如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的，那么称为__梯度提升__(Gradient Boosting)。 提升....
02 集成学习 - 特征重要度、Extra Tree、TRTE、IForest、随机森林总结
01 集成学习 - 概述、Bagging - 随机森林、袋外错误率 五、特征重要度 作为单个的决策树模型，在模型建立时实际上是寻找到某个特征合适的分割点。这个信息可以作为衡量所有特征重要性的一个指标。 基本思路如下：如果一个特征被选为分割点的次数越多，那么这个特征的重要性就越强。这个理念可以被推广到集成算法中，只要将每棵树的特征重要性进行简单的平均即可。 分别根据特征1和特征4进行分割，显然x.....
01 集成学习 - 概述、Bagging - 随机森林、袋外错误率
这几章我们聊聊集成学习，__集成学习算法__是目前为止我们在__相同特征__条件下做特征工程时，建立模型评分和效果最好的算法。比之前讲过的线性回归、Logist回归、KNN、决策树的评分效果都好。 集成学习的讲解分三个部分：__Bagging-自举汇聚__、__Boosting-提升算法__、__Stacking-模型融合__。注意：Stacking模型是一个很有趣的算法，在比赛中用到有时候效果....
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第07章 集成学习和随机森林
（第一部分 机器学习基础）第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目（上）第02章 一个完整的机器学习项目（下）第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机第06章 决策树 第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 （第二部分 神经网络和深度学习）第9章 启动和运行TensorFlow 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个.....
图解集成学习中的梯度提升思想
简介 机器学习（ML）中的一个关键步骤是选择适合数据的最佳算法，根据数据中的一些统计数据和可视化信息，机器学习工程师将选择最佳算法。假设数据如下图所示，现在将其应用于回归示例： 对数据进行可视化，如下图示所示，似乎线性回归模型对其比较合适： &nbs...
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