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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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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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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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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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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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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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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2023-07-17 21:54:29
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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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GBDT用于分类和回归及其python实现1.GBDT回归1.1基本思想1.2算法流程：2.GBDT二分类2.1基本思想2.2算法流程2.3python实现2.3.1回归树2.3.2GBDT实现 adaboost用于分类的时候其实是模型为加法模型，损失函数为指数损失函数的算法，用于回归的时候是是损失函数为平方误差的损失函数，但是当损失函数为一般损失函数的时候，优化会变得比较复杂，例如我们分类使
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2023-09-20 10:33:31
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随机森林 python实现GBDT python实现Adaboost python实现装袋（bagging）又称自助聚集（boot strap aggregating）， 是一种根据均匀分布概率从数据集最中有放回的重复抽样的技术。每个自助样本集都和原始数据集一样大，自助样本D_{i}大约包含63%的原训练数据。决策树桩（decision stump） 仅基于单个特征来做决策，仅包含一层的二叉决策树
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2023-07-17 21:52:53
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作者：王多鱼 作者介绍知乎@王多鱼京东的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。一、GBDT算法原理Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）是梯度提升决策树。GBDT模型所输出的结果是由其包含的若干棵决策树累加而成，每一棵决策树都是对之前决策树组合预测残差的拟合，是对之前模型结果的一种“修正”。梯度提升树既可以用于回归问题（此时被
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2023-11-24 12:58:58
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1. GBDT多分类算法1.1 Softmax回归的对数损失函数1.2 GBDT多分类原理2. GBDT多分类算法实例3. 手撕GBDT多分类算法3.1 用Python3实现GBDT多分类算法3.2 用sklearn实现GBDT多分类算法4. 总结5. Reference本文的主要内容概览：1. GBDT多分类算法1.1 Softmax回归的对数损失函数当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时，如果一
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2024-08-09 10:57:32
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文章目录1 GBDT算法核心思想2 GBDT算法的数学原理3 GBDT算法数学原理举例梯度提升树中梯度的理解4 使用sklearn实现GBDT算法5 案例：产品定价模型5.1 模型搭建5.1.1 读取数据5.1.2 分类型文本变量的处理5.1.3 提取特征变量和目标变量5.1.4 划分训练集的测试集5.1.5 模型训练及搭建5.2 模型预测及评估6 模型参数介绍知识拓展 1 GBDT算法核心思想
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2023-09-22 08:45:40
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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 适用范围GBDT 可以适用于回归问题（线性和非线性）其实多用于回归；GBDT 也可用于二分类问题（设定阈值，大于为正，否则为负）和多分类问题RF与GBDT之间的区别与联系1）相同点：都是由多棵树组成最终的结果都由多棵树共同决定。2）不同点：组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成组成随机森林的树可以并行生成（Bagging）；GBDT 只能串行生成（Boosti
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2023-11-28 21:08:24
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