前言 在上一章中我们了解了线性回归求最小值的方法(损失函数最小化)，直接对其求导，即正规方程方法。
但是在机器学习中，像线性回归这样可以直接用数学公式推导出最小值的算法是很少的，绝大多数的损失函数是很复杂的，所以我们来介绍一种更为通用，也是机器学习中很重要的一种优化方法，即梯度下降法。 梯度下降法是机器学习中的一种优化算法，并非机器学习算法。 梯度简单的可以理解为多元函数的
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2024-09-17 16:27:24
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五月两场 | NVIDIA DLI 深度学习入门课程 监督学习的要点:数据:对于输入数据 $$$x_i \in R^d$$$,训练数据里的第i个样本。模型:如何对于给定的 $$$x_i$$$预测 $$$\hat{y}_i$$$。1、线性模型: $$$\hat{y}i=\sum_j{w_j*x{ij}}$$$ (b=w0，有线性/对数几率回归). 对于不同的任务，$$$
先缕一缕几个关系：GBDT是gradient-boost decision treeGBDT的核心就是gradient boost，我们搞清楚什么是gradient boost就可以了GBDT是boost中的一种方法，boost还有XGBoost，adaboost。基本概念【Boost】就是让多个弱分类器，通过不同的集成方式，来让多个弱分类器变成一个强分类器。【gradient-boost】 梯度
梯度提升树(GBDT) 本文对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, M
一.前言GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。GBDT使用的也是前向分布算法，这一点和Adaboost类似，但不同的是，GBDT的弱分类器一般为Cart回归树（Adaboost一般不做限制）。这里之所以用回归树的原因是GBDT是利用残差逼近，是累加选择，这就和回归输
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2024-04-02 21:50:00
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1 提升树模型提升树是以分类树和回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分布算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree）。提升树模型可以表示为决策树的加法模型其中， \(T(x; \Theta_m)\) 表示决策树；\(\Theta_m\) 为决策树的参数；\(M\)提升树算法采用前向
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2024-05-08 10:52:50
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GBDT全称为gradient boosting decision tree， 是一种基于决策树的集成学习算法。在Adaboost算法中，弱分类器的模型可以根据需要灵活选择，而GBDT则强制限定为决策树算法。基于CART决策树算法，GBDT可以用于处理分类和回归两项任务。由此，GBDT又有了各种不同的叫法1. GBDT, Gradient Boosting Decision Tree2.
原创
2022-06-21 09:42:06
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梯度提升树算法实际上是提升算法的扩展版，在原始的提升算法中，如果损失函数为平方损失或者指数损失，求解损失函数的最小值问题会非常简单， 但如果损失函数为更一般的函数(如绝对值函数)，目标值的求解就会相对复杂许多。所以，梯度提升算法诞生，也就是在第m轮基础模型中，利用损失函数的负梯度值作为该轮基础模型损失值(残差)的近似，利用这个近似值构建下一轮基础模型。GBDT(梯度提升树)属于一种有监督的集成学习
原创
2022-11-24 12:04:46
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文章目录1. 概述2. 提升树算法3. 梯度提升树 1. 概述首先GBDT是集成学习的一种，而且属于boosting家族。我们知道Bagging的思想比较简单，即每一次从原始数据中根据均匀概率分布有放回的抽取和原始数据大小相同的样本集合，样本点可能出现重复，然后对每一次产生的训练集构造一个分类器，再对分类器进行组合。常见的随机森林算法就是bagging的集成算法。boosting的每一次抽样的样
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2024-10-12 15:07:09
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https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775
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2023-05-18 17:32:28
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
原创
2021-05-20 20:00:58
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目录一、优化时遇到的问题以及解决方法二、批梯度下降算法和随机梯度下降算法的区别三、常见的梯度下降优化算法1、SGD随机梯度优化算法2.SGD+Momentum动量3.NAG（既然我知道下一步到那，为何不用下一步梯度提前优化）4.Adagrad5.RMSProp6.Adam一、优化时遇到的问题以及解决方法1.梯度消失梯度爆炸2.得到局部最优解解决方法：1.优化初始化参数策略2.使用mini—batc
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2024-07-19 10:59:26
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一、梯度下降gradient descent1.回顾机器学习的步骤：定义一个Model（function set）利用loss function 损失函数评估function的好坏最后利用gradient descent 方法找到最优的function。 梯度下降法就是找到最优的参数解，使得损失函数loss function最小。 2.在最优化（optimization)就是发现能够最小化损失函数
GBDT是boost中的一种方法，boost还有XGBoost，adaboost。 【Boost】 就是让多个弱分类器，通过不同的集成方式，来让多个弱分类器变成一个强分类器。 【gradient-boost】 梯度提升。简单的说，先训练一个弱分类器，然后弱分类器和目标值之间的残…
原创
2021-05-19 21:05:43
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博客原文：https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775博客中比较精彩的地方 【问】xg
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2022-09-10 01:13:04
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目录1. 迭代过程1.1 初始预测结果的设置1.2 使用回归器完成分类任务① 二分类情况② 多分类情况1.3 GBDT的8种损失函数① 分类器中的lossa. 二分类交叉熵损失b. 多分类交叉熵损失c. 二分类指数损失d. 多分类指数损失② 回归树中的lossa. 平方误差b. 绝对误差c. Huber损失d. quantile损失③ 如何选择不同的损失函数2. 弱评估器结构2.1 梯度
综述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算 ...
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2021-10-08 10:38:00
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在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boo
笔记︱决策树族——梯度提升树(GBDT） 笔记︱决策树族——梯度提升树(GBDT） 本笔记来源于CDA DSC，L2-R语言课程所学进行的总结。 一、介绍：梯度提升树（Gradient Boost Decision Tree） Boosting算法和树模型的结合。按次序建立多棵树，每棵树都是为了减少
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2017-02-19 16:48:00
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Spark推荐系统，干货，心得 点击上方蓝字关注～ 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结梯度下降法(GradientDescent,GD)常用于求解无约束情况下凸函数(Convex Function)的极小值
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2023-09-20 20:41:45
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