prss.net
当前位置:首页 >> gBDt >>

gBDt

逻辑斯蒂回归是一个非常经典的二项分类模型,也可以扩展为多项分类模型。其在应用于分类时的过程一般如下,对于给定的数据集,首先根据训练样本点学习到参数w,b;再对预测点分别计算两类的条件概率,将预测点判为概率值较大的一类。

两个classifier到底哪个好?或许有人会说这样简单的判定哪个好哪个不好很幼稚,每一个classifier都有它的优缺点,但是看看CVPR每年的几百篇论文,这两个classifier的地位很难有任何其他的算法能比吧?

二分类,就是说把数据分成2类,要么A,要么B。。。。。 算法结果上,会计算出一个打分,比如这个模型认为这个数据的最终分数是0.6,如果你把A类的阈值定在0.5,那么这个数据它就是A类。。。

查了一下,包括之前也有人告诉我,基于树模型的离散特征都不用转OneHot

楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来和“机器学习工程师”这词汇一样。 机器学习,基础的PCA模型理论,贝叶斯,boost,Adaboost, 模式识别中的各种特征,诸如Hog,Haar,SIFT等 深度学习里的DBN,CNN,BP,RBM等等。

GBDT 全称为 Gradient Boosting Decision Tree。是一种基于决策树(decision tree)实现的分类回归算法。GBDT 有两部分组成: gradient boosting, decision tree。 支持向量机(support vector machine)是一种分类算法,通过寻求结构化风险最小来提...

1 机器学习是万能的? 当然不是,如果你认为可以简单地把一堆特征样本扔给机器学习,就期望它给一个好的模型,那是不可能。在使用机器学习之前,一定要对所使用的模型有个基本的了解,最好能够知道它的计算原理。如果你都不知道treelink为何物,...

首先看你是一个什么定位了,是应届生,还是有一定数据挖掘分析经验的人员。 如果是应届生,你只需知道这些算法的基本概念并且能举出相应的例子,这个网上都有,各个经典算法的例子,还是很容易理解的。 当然你要是有经验的数据分析工作者

尝试回答一下 首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear)。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。 xgboost相对于普通gbm的实现,可能具有以下的...

xgboost这个包

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.prss.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com