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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# SPARK GBDT: 基于Spark的梯度提升决策树算法
## 引言
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT) 是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它通过组合多个决策树的预测结果来改善模型的准确性和鲁棒性。在大规模数据集上应用GBDT算法时，为了加速训练和提高效率，可以使用分布式计算框架Spark。
Spark是一个基于内存
原创
2023-11-08 10:28:35
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# 实现“Spark ML GBDT”指南
## 整体流程
下表展示了实现“Spark ML GBDT”所需要的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|-----------|--------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 创建GBDT模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 使用模型预测 |
## 操作步骤及代码
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原创
2024-03-10 03:21:10
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一、简介GBDT在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个一：效果确实挺不错。 二：既可以用于分类也可以用于回归。 三：可以筛选特征。 这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 GBDT是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分
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2023-07-28 16:14:55
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从两方面来阐述spark的组件，一个是宏观上，一个是微观上。1. spark组件要分析spark的源码，首先要了解spark是如何工作的。spark的组件：了解其工作过程先要了解基本概念官方罗列了一些概念：TermMeaningApplicationUser program built on Spark. Consists of a driver program and&nbs
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2023-07-11 20:05:03
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1.Spark 属性Spark应用程序的运行是通过外部参数来控制的，参数的设置正确与否，好与坏会直接影响应用程序的性能，也就影响我们整个集群的性能。参数控制有以下方式：（1）直接设置在SparkConf，通过参数的形式传递给SparkContext，达到控制目的。（通过set()方法传入key-value对）比如：val conf = new SparkConf()
.setMaste
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2023-06-11 14:56:19
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一：Spark 运行架构图片二：Spark 运行架构各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskSc
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2023-12-27 22:17:09
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一开始我们设定F(x)也就是每个样本的预测值是0(也可以做一定的随机化)
Scores = { 0， 0， 0， 0， 0， 0， 0， 0}
那么我们先计算当前情况下的梯度值
GetGradientInOneQuery = [this](int query, const Fvec& scores)
{
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2024-01-23 15:22:19
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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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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
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2024-03-27 11:34:07
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文章目录1. GBDT 简介2. GBDT在回归的应用2.1 基础流程1. 初始化参数2. 计算误差3. 更新估计值4 重复步骤33. GBDT在分类的应用3.1 具体案例1. 初始化参数2. 计算伪残差3. 训练拟合残差的弱学习器2. 找一个合适该弱学习器的权重5. 更新模型5. 重复上述过程4. 参考文献 1. GBDT 简介GBDT全称为Gradient Boost Decision Tr
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2024-06-29 07:40:32
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作者：1直在路上1因为用树模型太习以为常了，以至于看到这个标题很容易觉得这很显然。但越简单的东西越容易出现知识盲区，仔细想一下好像确实有点疑问：GBDT 用的是回归树，是如何做的分类呢？- 作者：1直在路上1- 一 简介GBDT 在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，GBDT 在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个效果确实挺不错；既
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2024-05-21 22:38:16
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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 的最简单的方式就是后面的树拟合前面的树的误差。此时这个误差可以认为是梯度的方向。但是梯度的计算方式不仅误差这一种，还有其他方式计算梯度。
原创
2016-12-20 20:00:51
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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（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。举个年龄预测问
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2024-03-04 20:00:28
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GBDT的两个不同版本（重要）残差版本把GBDT说成一个残差迭代树，认为每一棵回归树都在学习前N-1棵树的残差。 Gradient版本把GBDT说成一个梯度迭代树，使用梯度下降法求解，认为每一棵回归树在学习前N-1棵树的梯度下降值。GBDT中的Tree是回归树，不是分类决策树【原创】GBDT（MART）概念简介Gradient Boost的Gradient而Gradient Boost与传
原创
2023-02-02 21:52:51
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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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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
1.GBDT介绍GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 或者称为MART(Multiple Additive Regression Tree)，也可叫GBRT(Gradient Boosting Regression Tree)，是一种基于回归决策树的Boosting集成算法。从名字很容易看出，GBDT是由决策树(Decision Tree)与梯度提升(Grad
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2024-05-09 12:58:51
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具体算法公式啥的这里就不赘述啦，大家就自行学习理解叭，我们今天主要是说如何使用sklearn包来实现GBDT以及简单的调参演示，话不多说上代码~1、导入各种包import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_select
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2024-03-27 09:39:03
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GBDT 是常用的机器学习算法之一，因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎。 这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理.1、决策树的分类决策树分为两大类，分类树和回归树。 分类树用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面； 回归树用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度； 两者的区别：分类树的结果不能进行加减运算，晴天 晴天没有实际意义；
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2024-05-05 07:07:07
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