run_xiao
- 浏览: 194947 次
- 性别:
- 来自: 武汉
-
最新评论
-
hagendashao：
此两本书都写的很细致，感谢楼主分享。
两本关于Hadoop的书 -
fireinwind：
wing_0 写道你好，
以 spark-0.7.0/run ...
关于spark各种蛋疼的事 -
wing_0：
你好，以 spark-0.7.0/run -jar /home ...
关于spark各种蛋疼的事 -
juluren：
参考http://apidoc.cn/archives/47h ...
Java往Excel写入海量数据 -
juluren：
http://apidoc.cn/archives/47
Java往Excel写入海量数据
相关推荐
本文将深入解析一篇由三位台湾参赛者在2014年Kaggle比赛中自编的GBDT源代码，通过对源代码的详细解读，我们将探讨GBDT的核心机制、实现细节以及优化策略。 1. **GBDT基本原理** GBDT是一种迭代的决策树算法，每次...
梯度提升决策树（Gradient Boosted Decision Trees，简称GBDT）是一种被广泛使用的集成学习算法，它通过构建多个决策树来完成任务，每个决策树在前一个的基础上进行优化，以提升整体预测的准确性。由于篇幅限制，...
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是一种广泛应用的机器学习算法，尤其在分类和回归任务中表现出色。它通过迭代地添加弱预测器来构建一个强预测模型，每次迭代都试图最小化残差或负梯度...
在实际应用中，GBDT常用于回归和分类任务，并因其预测准确性和解释性而被广泛采用。 #### 二、R语言中的GBDT实现 在R语言中，`gbm`包提供了实现GBDT算法的功能。下面将对代码中的关键部分进行详细解析。 #### 三...
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种基于决策树的boosting算法，由Jerome Friedman在1999年提出。它的主要思想是将多个决策树组合成一个强分类器。GBDT的工作流程是： 1. 初始化一个训练集，然后训练一...
在GBDT算法中，我们通常使用均方差作为损失函数： L(y, f(x)) = (y - f(x))^2 其中，y是真实值，f(x)是模型预测值。 梯度计算 梯度计算是GBDT算法的关键步骤，用于计算每个样本的梯度值。梯度值反映了模型预测值...
在GBDT构造出的新特征基础上，LR可以更好地理解这些特征的相对重要性，同时，由于LR支持在线学习，能快速适应新数据，适合处理Facebook这样的大规模实时环境。 3. **模型结构**： 模型由两部分组成：首先，GBDT...
在这个项目中，我们将深入探讨如何使用Python进行GBDT模型的开发，包括训练和预测两个阶段。我们将参考CSDN上的文章（https://blog.csdn.net/iqdutao/article/details/107698851），该文章提供了详细的步骤和代码...
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种广泛应用的机器学习算法，尤其在回归和分类问题上表现出色。这个压缩包文件包含的是与GBDT相关的实验代码和数据集，旨在帮助学习者深入理解GBDT的工作原理以及如何在...
本压缩包文件"gbdt.zip"包含了使用Python实现GBDT模型的代码，这对于我们理解GBDT的工作原理以及如何在实际项目中应用非常有帮助。 首先，我们要理解GBDT的基本思想。GBDT的核心是梯度提升，它通过迭代地添加弱预测...
XGBoost是由陈天奇开发的一种优化的GBDT实现，它在GBDT的基础上进行了多方面的改进。XGBoost在优化方面引入了二阶泰勒展开，这使得模型训练更快且更准确。此外，XGBoost还考虑了正则化项，以防止过拟合，并采用了...
由于这种优化机制，GBDT在许多数据集上表现优秀，能处理不同类型的数据，并且在适度的调参下实现高精度。但GBDT的训练过程是串行的，限制了并行化训练的可能性。 XGBoost是在GBDT基础上的进一步优化，它不仅实现了...
GBDT与LR的融合方式，Facebook的paper有个例子，通过GBDT模型学出多棵树，x为一条输入样本，遍历多棵树后，x样本分别落到多棵树的叶子节点上，每个叶子节点对应LR一维特征，那么通过遍历树，就得到了该样本对应的...
- `test.py`：测试脚本，用于评估模型在未见过的数据上的表现。 - `data` 目录：可能包含训练集和测试集数据，可能为CSV或其他格式，需要预处理后输入模型。 - `model.py`：定义GBDT模型的类，可能包含了决策树的...
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种广泛应用的机器学习算法，尤其在回归和分类任务中表现出色。其核心在于通过迭代构建一系列弱决策树，并通过加权求和的方式优化模型性能。本文将深入探讨GBDT的源代码...
XGBoost在GBDT的基础上做了很多优化，包括并行化计算、内存效率的提升、以及特征的稀疏性处理，使其能够在大规模数据集上快速训练。XGBoost使用了一种称为“列采样”（column subsampling）的技术来减少过拟合，同时...
而GBDT的分类算法与回归算法在思想上相似，区别在于处理的输出值是离散的类别而非连续值。为了处理分类问题，GBDT通常采用指数损失函数或对数似然损失函数。 GBDT支持多种损失函数，对于回归问题常用的有平方损失...
GBDT 也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计 Kaggle 上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于 GBDT。LightGBM 提出的主要原因是为了解决 GBDT 在海量数据遇到的问题，让 GBDT 可以更好更快地用于工业实践。其具有...
除了基础理论和实现，还可以深入研究GBDT的变种，如XGBoost和LightGBM，它们在效率和性能上有优化，广泛应用于Kaggle竞赛和工业级项目。 在提供的压缩包文件中，`GBDT`很可能是源代码文件夹，包含了实现GBDT算法的...
介绍sklearn中对GBDT的实现过程，包括一些参数比如学习率的使用介绍