GBDT几问本篇文章主要介绍GBDT基本原理以及一些细节性的东西，这些东西更多在面试使用，或者对于二次创新使用，主要内容有以下几个方面： 如果读者对以上各个方面都很熟悉，那么恭喜你已经成功掌握GBDT了。Boosting算法Bagging算法介绍在正式开讲GBDT之前，我先熟悉一下江湖中传说的集成学习的两个派系，分别是Boosting和Bagging。所谓的集成学习主要是通过学习多个弱学
文章目录1. 协方差偏移1.1 协方差偏移的概念1.2 协方差偏移的影响2. 归一化的通用框架与基本思想3. 常见的归一化方法3.1 Batch Nomalization3.1.1 什么是 BN3.1.2 为什么使用 BN3.1.3 怎么使用BN3.2 Layer Nomalization3.2.1 什么是LN3.2.1.1 MLP中的LN3.2.1.2 RNN中的LN3.2.2 为什么使用LN
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代决策树。GBDT 也是 Boosting 算法的一种，但是和 AdaBoost 算法不同（AdaBoost 算法上一篇文章已经介绍）；区别如下：AdaBoost 算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮的迭代；GBDT 也是迭代，但是 GBDT
数据挖掘中，在训练模型之前，需要对特征进行一定的处理，最常见的处理方式之一就是数据的规范化。数据的规范化的作用主要有两个：去掉量纲，使得指标之间具有可比性；将数据限制到一定区间，使得运算更为便捷。归一化就是典型的数据规范化方法，常见的数据规范化方法如下：1、线性函数归一化(Min-Max scaling) 线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0, 1]的范围。计算公式如下：在不涉及距
数据归一化 对于初学的朋友，不知道有没有这样的疑惑，数据归一化是什么？我们为什么要对数据进行归一化处理？ 不急，让我们从接下来的例子，发现数据归一化的真面目。肿瘤大小(厘米)发现时间(天)样本一1200样本二5100 不难计算，此时样本间的距离被发现时间所主导。 那如果此时我们将发现时间使用年做单位又会有怎样的结果呢？肿瘤大小(厘米)发现时间(年)样本一10.55样本二50.27 不
keras——classification modelkeras 创建NN分类模型对fashion mnist数据集分类数据集归一化callbacks使用(tensorboard)batch normalization激活函数seludropout1.keras 创建NN分类模型对fashion mnist数据集分类· fashion-mnist数据集含70000张28*28像素的灰度图，含鞋、包
归一化化定义：我是这样认为的，归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。 在matlab里面，用于归一化的方法共有三种: （1）premnmx、postmnmx、tramnmx （2）prestd、poststd、trastd （3）是用matlab语言自己编程。 premnmx指的是归一到
一就是特征组合问题，比如房子的长和宽作为两个特征参与模型的构造，不如把其相乘得到面积然后作为一个特征来进行求解，这样在特征选择上就做了减少维度的工作。二就是特征归一化（Feature Scaling），这也是许多机器学习模型都需要注意的问题。
有些模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来不等价，例如SVM。对于这样的模型，除非本来各维数据的分布范围就比较接近，否则
必须进行标准化
通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现剧烈变化。但对深层神经网络来说，即使输入数据已做标准化，训练中模型参数的更新依然很容易造成靠近输出层输出的剧烈变化。这种计算数值的不稳定性通常令我们难以训练出有效的深度模型。&
一、概念 归一化：１）把数据变成(０，１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。２）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 标准化：在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，
转载
2023-07-08 18:30:07
202阅读
多时候，如果不对数据进行归一化，会导致梯度下降复杂或是xgboost中的损失函数只能选择线性，导致
Min-max 归一化其中，x *为归一化的值，x 为原始值，xmin为特征最小值，xmax为特征最大值。
原创
2023-03-08 15:41:01
156阅读
NumPy是Python语言的扩展库，支持许多高维数组和矩阵的操作。此外，它还为数组操作提供了许多数学函数库。机器学习涉及到对数组的大量转换和操作，这使得NumPy成为必不可少的工具之一。下面的100个练习都是从numpy邮件列表、stack overflow和numpy文档中收集的。1.以np的名称导入numpy包(★☆☆)import numpy as np2.打印numpy版本和配
数据归一化方法。 归一化方法有两种形式，一种是把数变为【0，1】之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。 数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。 下
为什么需要进行数据预处理 我们对模型进行训练时，数据集的特征差距过大，会对模型产生不利的影响，就比如我们在预测一个人普通人身高时，如果数据集中包含正常人的身高数据、侏儒症身高和NBA球员的身高数据，那么我们在构建一个预测普通人身高的模型时，侏儒症身高和NBA球身高数据就会对我们的模型产生不利的影响，从而无
首先，我们要知道在机器学习某些算法中，是不需要数据归一化的，比如树型model；而当数据的多个特征属性，其量纲不一，但是其需要使用GD迭代更新构建模型，此时加入归一化就可以一定程度上增加模型学习能力。归一化的好处：一定程度提高模型精度 在机器学习或者深度学习中，大多模型的loss计算，需要假定数据的所有特征都是零均值并且具有同一阶方差的。这样在计算loss时，才能将所有特征属性统一处理。 比如，在
转载
2023-08-11 13:21:58
86阅读
数据归一化总结1.目的：数据归一化的目的是为了把不同来源的数据统一到一个参考系下，这样比较起来才有意义。 2.由于各种各样的原因，标准的k-means算法并没有直接用于categorical数据。categorical数据的样本空间是离散的，并没有一个天然的可供欧氏距离使用的原点。因此欧氏距离函数对于这样一个空间并没有真正的意义。I do not recommendconverting categ
归一化：归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。一
转载
2023-08-08 16:16:02
358阅读
每个神经元的正向传播步骤计算输入的加权和加上偏差： 然后应用激活函数A在每个神经元处生成输出： 激活函数执行Y 的非线性变换，该范围将基于某个阈值确定神经元是否将触发。将许多这些神经元堆叠在一起，最终得到一个神经网络。非线性变换是激活函数的重要特性。如果你的激活函数是线性的，那么无论你的神经网络中有多少层，最终结果仍然是线性函数。有许多激活函数各有其优缺点。以下是当今最常用
转载
2023-08-30 12:50:28
195阅读
Pytorch中四种归一化层的原理和代码使用前言1 Batch Normalization（2015年提出）Pytorch官网解释原理Pytorch代码示例2 Layer Normalization（2016年提出）Pytorch官网解释原理Pytorch代码示例3 Instance Normalization（2017年提出）Pytorch官方解释原理Pytorch代码示例4 Group No
