集成学习之随机森林、Adaboost、Gradient Boosting、XGBoost原理及使用
集成学习 什么是集成学习集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学习算 法，而是通过构建并结 合多个机器学习模型来完成学习任务——博采众长。集成学习很好 的避免了单一学习模型带 来的过拟合问题。 集成学习的类型根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两 大类...
集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理
集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现 上一篇介绍了AdaBoost算法，Ada...
集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现
Gradient Boosting的一般算法流程 初始化： \(f_0(x) = \mathop{\arg\min}\limits_\gamma \sum\limits_{i=1}^N L(y_i, \gamma)\) for m=1 to M: (a) 计算负梯度： $\tilde{y}_i = ...
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