get查询图形对象属性语法v = get(h)
v = get(h,propertyName)
v = get(h,propertyArray)
v = get(h,'default')
v = get(h,defaultTypeProperty)
v = get(groot,'factory')
v = get(groot,factoryTypeProperty)
说明
GBDT是一种采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法并以决策树作为基函数的提升方法。通俗来说就是，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论加起来形成最终答案。一、前向分步算法（考虑加法模型）要理解GBDT算法，得先来了解一下什么是前向分步算法。下面一起来瞧瞧。加法模型是这样的： （就是基学习器的一种线性组合啦） 其中， 为基函数， 为基
转载
2024-05-10 17:23:08
135阅读
一、介绍：灰色预测是指利用 GM 模型对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测。 二、灰色预测的步骤： 1.数据的检验与处理： 首先为了保证使用灰色预测模型的可行性，需要先做级比检验。 如果所有的级比λ(k)满足以下公式，则数列x(0)可以作为模型进行灰色预测。 若不满足条件，需要进行平移变换： 使平移后新数列的级比在条件。2.建立模型： 建立模型GM(1,1)，则可以得到预测值： 而且3.检测预
转载
2024-09-21 10:54:12
203阅读
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
转载
2023-10-10 10:48:54
98阅读
一、numpy快速入门1、什么是numpy： numpy是python的一个矩阵类型，提供了大量矩阵处理的函数，非正式来说，就是一个使运算更容易，执行更迅速的库，因为它的内部运算是通过c语言而不是python实现的2、numpy包含两种基本数据： 数组：就是有序的元素序列，把具有相同类型的若干元素按无序的形式组织起来的一种形式 矩阵：在数学中，矩阵就是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合
# Python实现GBDT指南
## 1. 整体流程
在实现Python的GBDT时，我们可以按照以下步骤进行：
```mermaid
gantt
title Python GBDT实现流程
section 数据准备
数据加载 :a1, 2023-01-01, 3d
数据预处理 :a2, after a1, 2d
sec
原创
2024-03-23 05:21:36
45阅读
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，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）,
基本概念概述Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树。GBDT是一个Boosting算法 ， Boosting算法将弱分类器集成成一个强分类器，相比于bagging：boosting算法中当前的分类器会受到之前的学习器的影响，比如adaboost当前学习器中样本的权重是前n轮学习器改变后的结果，比如GBDT中当前学习器要拟合东西是前n个学习器产生的残差。而ba
转载
2024-05-01 19:22:53
53阅读
GBDT（Gradient Boost Decision Tree）首先介绍下XGBoost的前身，gbdt损失函数gbdt的损失函数为：每轮迭代时，损失函数为：Loss=MSE时拟合残差当损失函数为MSE（均方误差）时，Loss变为：要使得此时得Loss最小，即让当前树\(f_t(x_i)\)尽量拟合\((y_i-{\hat{y}}_i^{(t-1)})\)，即上一轮模型的残差不为MSE时拟合负
转载
2024-05-13 21:44:50
192阅读
一、权重裁剪的问题（为什么要改进GP） WGAN理论中前提条件是1-Liposchitz条件，而对应使用的方法是权重剪裁，希望把网络固定在一个大小范围内。 但是后来发现权重剪裁有许多问题，所以改进WGAN-GP，使用一种叫做梯度惩罚（gradient penalty）方法来代替权重剪裁。从实验中
# GBDT Python导入函数实现指南
## 1. 概述
在本篇文章中，我将向你介绍如何在Python中使用GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法，并解释每一步需要做什么。GBDT是一种常用的机器学习算法，用于解决回归和分类问题。我们将使用Python中的`sklearn`库来实现GBDT。
## 2. GBDT导入函数的实现步骤
下面是实现GB
原创
2023-11-18 14:34:02
50阅读
1 . 适用条件[直线过焦点]，必有ecosA=(x-1)/(x+1)，其中A为直线与焦点所在轴夹角，是锐角。x为分离比，必须大于1。注：上述公式适合一切圆锥曲线。如果焦点内分(指的是焦点在所截线段上)，用该公式;如果外分(焦点在所截线段延长线上)，右边为(x+1)/(x-1)，其他不变。2 . 函数的周期性问题(记忆三个)(1)若f(x)=-f(x+k)，则T=2k;(2)若f(x)=m/(
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree，Friedman，1999)算法自提出以来，在各个领域广泛使用。从名字里可以看到，该算法主要涉及了三类知识，Gradient梯度、Boosting集成算法和 Decision Tree决策树。该算法是GREEDY FUNCTION APPROXIMATION A GRADIENT BOOSTING MACHINE一
转载
2023-07-17 21:51:55
87阅读
本文主要完成如下内容简单介绍GBDT；介绍sklearn中GBDT算法（GradientBoostingClassifier）的参数；介绍使用pandas模块分析训练数据的方法；介绍使用网格搜索对GBDT调参的方法技巧；GBDT介绍GBDT全称梯度下降树，可以用于分类（做二分类效果还可以，做多分类效果不好）、回归（适合做回归）问题，也可以筛选特征。本次使用GBDT解决分类、特征重要性排序问题。GB
转载
2023-11-01 16:00:50
391阅读
模型：GBDT+LRGBDT自动进行特征筛选和组合，进而生成新的离散特征向量，再把该特征向量当做LR模型的输入，预估CTR的模型结构。GBDT构建特征工程，利用LR预估CTR这是两步独立的。GBDT是由多棵回归树组成的树林，后一颗树以前一颗树的结果与真实值的残差作为拟合目标，每棵树生成的过程是一颗标准的回归树生成过程，因此回归树种每个节点的分裂是一个自然的特征选择的过程，而多层节点的结果则对特征进
转载
2024-09-18 16:18:21
37阅读
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
导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。介绍维基百科上说，“Hyperparameter optimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能是非常乏味和困难的，
在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对
1、优化模型的两种策略：1）基于残差的方法 残差其实就是真实值和预测值之间的差值，在学习的过程中，首先学习一颗回归树，然后将“真实值-预测值”得到残差，再把残差作为一个学习目标，学习下一棵回归树，依次类推，直到残差小于某个接近0的阀值或回归树数目达到某一阀值。其核心思想是每轮通过拟合残差来降低损失函数。 总的来说，第一棵树是正常的，之后所有的树的决策全是由残差来决定。2）使用梯度下降算法减小损
GBDT算法原理深入解析 标签（空格分隔）： 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升（Gradient boosting）是一种用于回归、分类和排序任务的机器学习技术1，属于Boosting算法族的一部分。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习（ensemble learning）的范畴。Boosting方法基于这样一种思
转载
2023-08-25 15:59:45
96阅读
