importnumpyasnpnp.random.seed(10)importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimport(RandomTreesEmbeddin
原创
2018-08-09 15:07:49
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本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。
GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。
点击率预估模型涉及的训练样本一般是上
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2024-04-19 06:35:58
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理论包含CART、GBDT、LR，我得抽时间好好写一下。代码调用lightgbm代码有两种方
原创
2022-12-04 07:39:51
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之前说了很多机器学习，接下来讲下Spark，Spark是为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。他有很多的库，例如Spark core、Spark Sql、Spark on Hive、Spark Streaming等。还有机器学习库例如Spark mllib等。现在有一个场景，有一个list，里面存的是商品实体，现在需要将这些实体中的id提取到另一个list中，现有阶段就是遍历然后把id提取出
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2023-12-18 21:30:48
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sklearn直接使用.apply即可完成，下面看下简单的例子，GBDT+LR融合后比直接使
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2022-09-11 23:24:41
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作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。1.从机器学习三要素的角度1.1 模型本质上来说，他们都是监督学习，判别模型，直接对数据的分布建模，不尝试挖据隐含变量，这些方面是大体相同的。但是又因为一个是线性模型，一个是非线性模型，因此其具体模型的结构导致了VC维的不同：其中，Logistic Regression作为线性分类器，它的VC维是d+1，而 GBDT 作为boost
原创
2021-02-04 13:32:45
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作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。1.从机器学习三要素
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2022-08-16 10:37:40
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Facebook在2014年的这篇论文中提出了GBDT+LR的CTR预测模型, 利用GBDT自动进行特征筛选和组合，进而生成新的离散特征向量，再把该特征向量当作LR模型输入，预估CTR的模型结构。 原论文: ://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download; ...
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2021-07-20 10:00:00
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1、背景 CTR预估，广告点击率（Click-Through Rate Prediction）是互联网计
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2017-02-06 20:37:00
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的最多的模型是LR（Logistic Regression）[1]，LR是广义线性模型，与传统线...
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2022-09-22 23:31:20
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作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。1.从机器学习三要素的角度1.1 模型本质上来说，他们都是监督学习，判别模型，直接对数据的分布建模，不尝试挖据隐含变量，这些方面是大体相同的。但是又因为一个是线性模型，一个是非线性模型，因此其具体模型的结构导致了VC维的不同：其中，Logistic Regression作为线性分类器，它的VC维是d+1，而 GBDT 作为boost
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2022-09-04 07:22:06
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GBDT，梯度提升树属于一种有监督的集成学习方法，与之前学习的监督算法类似，同样可以用于分类问题的识别和预测问题的解决。该集成算法体现了三个方面的又是，分别是提升Boosting、梯度Gradient、决策树Decision Tree。“提升”是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程；“梯度”指的是在Boosting过程中求解损失函数时增加了灵活性和便捷性，“决策树”是指算法所使用的弱分类
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2023-06-09 22:43:08
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如果需要完整代码可以关注下方公众号，后台回复“代码”即可获取，阿光期待着您据，.
原创
2023-01-17 08:57:08
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Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 时隔大半年，机器学习算法推导系列终于有时间继续更新了。在之前的14讲中，笔者将监督模型中主要的单模型算法基本都过了一遍。预计在接下来的10讲中，笔者将努力更新完以GBDT代表的集成学习模型，以EM算法、CRF和隐马
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2023-10-10 10:48:54
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Table of Contents1 GBDT概述2 GBDT回归(提升树)2.1 算法流程2.2 python实现3 GBDT分类3.1 算法流程3.2 python实现3.3 多分类GBDT概述\(f_{k-1}(x)\
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2023-06-26 14:12:07
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一、算法简介：GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上是TOP前三的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting和Decision Tree分别是什么？1. Decision Tree：CART回归树 首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归
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2023-09-27 12:15:54
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景GBDT是Gradient Boosting Decision Tree（梯度提升树）的缩写。GBDT分类又是建立在回归树的基础上的。本项目应用GBDT算法实现多分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情
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2023-08-25 16:34:37
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