#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
1． booster[默认是gbtree]
选择每次迭代的模型，有两种选择：gbtree基于树的模型、gbliner线性模型
2． silent[默认是0]
当这个参数值为1的时候，静默模式开启，不会输出任何信息。一般这个参数保持默认的0，这样可以帮我们更好的理解模型。
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2023-12-12 10:56:47
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1.提升树提升方法采用加法模型与前向分步算法，是以决策树为基分类器。ps：这里的决策树指CART树。主要思想：对于提升树算法，简单来说就是每一步会拟合前一步的残差。ps：只有当损失函数是均方误差的时候，每一步是拟合的残差，对于其他损失函数却不是。提升树模型：计算每个数据的残差：通过残差学习一颗回归树：（构建树的过程）然后更新树模型：一直迭代直到构建出M颗树！ 2.梯度提升树（GBDT）引
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2024-05-29 01:14:54
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数值方法样本统计量：数据来自样本，计算的度量总体参数：数据来自总体，计算的度量点估计量： 样本统计量被称为是相应总体参数的点估计量位置的度量平均数最重要的变量：平均数(mean)
如果数据来自某个样本，则样本平均数为 。公式为：如果数据来自某个总体，则平均数用希腊字母μ表示。公式为：中位数将所有数据按升序排序后，位于中间的数值即为中位数。
（1）当观测值是奇数时，中位数就是中间那个数值。
（2）当
# Python 梯度提升（Gradient Boosting）教程
在机器学习中，梯度提升是一种强大的集成学习方法，它通过组合多个弱学习器（如决策树）来创建一个强大的学习器。对于初学者来说，实现梯度提升的过程可能会显得有些复杂，但通过以下步骤，你将能够轻松掌握这个技术。
## 实现流程
以下是实现梯度提升的基本步骤，具体如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:44:04
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在之前博客中，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 Boosting ）， 
梯度提升树在 Python 中的应用与实践
梯度提升树（Gradient Boosting Trees, GBT）是一种广泛应用于机器学习中的集成算法，具有强大的预测能力和灵活性。它在许多实际场景中表现优异，尤其是在处理结构化数据时，比如金融风控、广告点击率预测和医疗诊断等领域。本文将介绍梯度提升树的关键要素，通过详细的过程解析和案例分享，帮助大家更好地理解其在 Python 中的实现与应用。
翻译维基百科介绍梯度提升算法梯度提升算法是一种解决回归和分类问题的机器学习技术，它通过对弱预测模型(比如决策树)的集成产生预测模型。它像其他提升方法一样以分步的方式构建模型，并且通过允许使用任意可微分的损失函数来推广它们。非正式介绍和其他boost方法一样，梯度提升方法也是通过迭代的方法联合弱”学习者”联合形成一个强学习者。很容易在最小二乘回归中解释算法的原理，最小二乘法回归的目的就是“教”模型F
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2023-09-05 14:37:34
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文章目录一 前言二 自适应梯度算法之AdaGrad三 随机梯度下降法SGD四 特征缩放 Feature Scaling五 Gradient Descent 背后的数学原理 (重要！！！)六 结束语 一 前言 在前一篇文章 机器学习之回归(Regression)再理解 中小编提到了梯度下降，我们知道在设定好损失函数后，只要loss函数是可微分的，我们就可以通过Gradient Descent
水文章吧
原创
2024-03-14 20:12:58
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sobel算子理论基础下面计算P5点的x方向的梯度值，用P5所在列的右侧列减去左侧列，如果相差比较大，可以认为P5所在列是边界，否则不是边界。（下面是3*3的，Sobel()函数的ksize参数不传默认也是3，传值的话必须是奇数） 下面计算P5点的y方向的梯度值，用P5所在行的下侧行减去上侧行，如果相差比较大，可以认为P5所在行是边界，否则不是边界。 这就是P5点的sobel算子：sobel算子及
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2023-07-07 16:47:57
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介绍Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。这类算法的工作机制类似：先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器的数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。Boosting算法是在算法开始时，为每一个样本赋上一
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2023-08-24 11:10:33
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梯度检测算法梯度检测主要是用来验证反向传播算法是否是正确的，其主要步骤如下：使用反向传播算法计算（各层误差项的展开形式）使用数值梯度检测计算近似梯度将得到的两个值（向量）进行对比，确保二者相似
如果二者相似的话说明反向传播算法实现无误，这时候需要关闭梯度检测，然后使用反向传播的代码进行学习如果二者差别较大则说明反向传播算法实现有误，需要对其进行改正，改正完后再次进行对比重点！！！确保在训练前
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2024-02-08 06:39:26
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# 梯度提升回归在 Python 中的实现指南
梯度提升回归是一种有效的机器学习回归算法，广泛应用于预测任务。当我们需要处理大量特征时，梯度提升回归能够通过组合多个简单的回归模型（通常是决策树）来提高模型的性能。本文将带你逐步实现梯度提升回归的过程，适合刚入行的小白开发者参考。
## 流程概述
实现梯度提升回归的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
机器学习笔记10-梯度提升树（GBDT）在上一节中讲到了集成学习的Boosting方法，并详细解释了其中的代表性算法AdaBoost算法。除了AdaBoost算法外，Boosting中还有另一个非常常用的算法：提升树和梯度提升树（GBDT）。提升树 提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法，可以表示为加法模型：，其中表示决策树，表示决策树的参数，M为决策树的个数。提升树算法采用前向分步算法。
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2024-04-19 15:14:37
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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
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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什么是梯度下降，举个栗子，（假设地面无障碍物）我们在山顶丢一个网球，啪，一下就越过这个坡了，然后在另一个沟里来回跳动，一直到达最低点。那么问题来了，这这里在跳跃的过程中，直接越过第一个坡度。这样的结果就是使得我们的小球无法到达最低点，对应到程序上就是我们在梯度下降的时候无法找到最优值。 &n
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2024-04-10 18:52:49
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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
提升是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型（决策树），并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度提升。 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的弱函数集合（基函数）；提升算法通过迭代的选择一个负梯
本文简要介绍了Python梯度提升决策树的方法示例，包括鸢尾花（Iris）数据集进行分类、房价预测（回归）、垃圾邮件分类、特征选择等示例。
原创
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2024-06-21 13:45:09
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