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 Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tre
HTML基础一、HTML基础语法1. 什么HTMLHTML（Hypertext Markup Language） - 超文本标记语言标记语言 - 在不同的文本中加不同的标记让文本的意义和功能不同, 例如：markdown、htmlHTML大小不敏感： html ==Html == HTML == hTMl (小写和大写功能一样)2. 标签 - 就是标记，标签是HTML的基本结构，不同的标签功能不一
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2024-07-02 20:55:16
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一、要理解GBDT当然要从GB(Gradient Boosting)和DT(Decision Tree)两个角度来理解了；二、GB其实是一种理念，他并不是这一个具体的算法，意思是说沿着梯度方向，构造一系列的弱分类器函数，并以一定权重组合起来，形成最终决策的强分类器；注意，这里的梯度下降法是在函数空间中通过梯度下降法寻找使得LOSS最小的一个函数，即L(y,f)对f求层，区别于传统的梯度下降法选择一
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2024-07-09 13:50:24
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随机森林（Random Forest, RF)和迭代决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）都是通过构建多个决策树来组成集成模型， 他们分别属于Bagging和Boosting两大类算法。Bagging (Bootstrap Aggregation)算法1. 用重置抽样（sample with replacement）在原有的训练数据集（training
EL之GB(GBR)：利用GBR对回归问题(实数值评分预测)建模目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码wineGBMModel = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=nEst, ...
原创
2021-06-15 21:28:39
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原创
2022-04-22 17:08:42
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梯度提升树（Gradient Boosting Decison Tree）GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法，
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2024-03-08 23:15:46
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Gradient Boosting Decision Tree （1）GBDT是一个回归树模型，不是分类树，这点需要明确 GBDT是回归树模型，回归树是用来预测值的，当然也可以做分类，而分类树如C4.5，ID3这些只能得到类别，并没有具体值（2）GBDT模型由多颗树组成，这与Boosting和Bagging的概念并不同 &nbs
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2023-09-15 14:28:33
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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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概述GA算法可以运用在求解复杂的找最优解的问题上，但它不保证一定能找到全局最优解。问题描述定性描述我们通过0-1背包问题来介绍GA算法，0-1背包问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。定量描述物体总数: N背包可容纳总重量: W第i件物体的重量：w[i]第i件物体的价格: v[i]进化论知识GA算法参考了进化论，我们有
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2024-05-09 11:18:36
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1. GBDT + LR 是什么本质上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 。2. GBDT + LR 用在哪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
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2024-09-05 19:28:59
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1.引言在异构图中，不同类型的关系能够反映顶点不同的特性 因此，学习特定于关系的（关系感知的，relation-aware）顶点表示是至关重要的 现有方法主要分为三类：GNN: GCN, GraphSAGE, GAT→用于同构图设计专门的GNN来学习异构图的顶点表示：HAN, HetGNN, HetSANN, HGT→仅关注顶点表示，没有研究关系的语义建模关系属性：R-GCN, RSHN, RHI
5G性能指标，大家耳熟能详。其中，各家比拼的性能关键便是5G峰值速率。根据ITU-R M.[IMT-2020.TECH PERF REQ]的介绍，峰值数据速率是在理想条件下可达到的最大数据速率，可以理解为系统最大承载能力的体现。针对eMBB场景，峰值速率的最低要求如下：下行链路峰值速率为20 Gbps；上行链路峰值速率为10 Gbps。5G理论峰值速率的粗略计算关于5G理论峰值速率的粗略计算有很多
RF与GBDT的区别 1. 相同点：都是基于树模型的集成学习方法最终的结果都是由多颗树一起决定 2. 不同点：RF的基学习器可以是分类树也可以是回归树，GBDT只由回归树组成RF可以并行生成，GBDT只能串行RF的结果为多数表决或者平均值，GBDT则是多颗树累加之和RF对异常值不太敏感（数据的数据、特征的随机），GBDT对异常值敏感RF减少的是方差、GBDT减少的是偏差RF不需要进行数据预处理
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2024-05-01 20:09:06
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NP阶段我们主要针对IP这一层，其实这个和我们将来学习的语音是有联系的。文章较长，如有需要文档可以留言，文档我会私发给各位，编写不易，如对您有用，希望能关注，谢谢啦。其实我们在NP里面主要研究的就是电路交换和包交换。电路交换给你分多少就是多少你一个人用，包交换是所有人去挤一个带宽，这样会让有限的带宽被一些比较大的流量占住，什么BT啊迅雷啊还有优酷啊等等。那么总结下：我们的QOS就是为了保证在有限的
# 科普文章：解析Java异常信息：java.lang.IllegalArgumentException
## 引言
在Java开发中，我们常常会遇到各种各样的异常。其中，`java.lang.IllegalArgumentException`是一种常见的异常类型。本文将详细介绍IllegalArgumentException的含义、原因和解决方法，并通过代码示例来帮助读者更好地理解和应对这个
原创
2023-08-23 08:11:18
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目录第1章 LTE承载类型1.1 LTE承载类型1.2 无线承载1.3 EPS承载1.4 默认承载与专用承载1.5 EPS承载类型与业务数据类型的映射第2章 LTE承载的Qos与业务数据类型2.1 LTE 承载的Qos架构2.2 Qos参数之QCI2.3 Qos参数之ARP2.4 Qos参数之GBR与Non-GBR2.5Qos参数之AMBR2.6 Qos签约第3章 LTE专用承载建立流程3.1 专用承载概述3.2 专用承载的建立过程3.3.
原创
2021-07-26 11:02:20
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本节为opencv数字图像处理（1）：灰度变换与空间滤波的第一小节，灰度变换函数，主要包括：图像反转、对数变换、伽马变换、分段线性变换函数（包括对比度拉伸、灰度级分层和比特平面分层）及其C++代码实现。1.1 图像反转和分别表示处理前后的像素值，则应用反转变换可以得到灰度级范围为的一幅图像的反转图像，由该式给出：。 这种反转图像灰度级的处理适用于增强嵌入在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节，特
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2024-01-03 10:28:07
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ML之DT&RFR&ExtraTR&GBR：基于四种算法(DT、RFR、ExtraTR、GBR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能目录输出结果设计思路核心代码输出结果Boston House Prices dataset==================...
原创
2021-06-15 19:57:32
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ML之DT&RFR&ExtraTR&GBR：基于四种算法(DT、RFR、ExtraTR、GBR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能目录输出结果设计思路核心代码输出结果Boston House Prices dataset==================...
原创
2022-04-24 10:12:18
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