1、Decision Tree 可以很好的处理 missing feature,这是他的天然特性,因为决策树的每个节点只依赖一个 feature,如果某个 feature 不存在,这颗树依然可以拿来做决策,只是少一些路 径。像逻辑回归,SVM 就没这个好处。 2、Decision Tree 可以很好的处理各种类型的 feature,也是天然特性,很好理解,同样逻辑回归和 SVM 没...
kernel:用于指定SVM模型的核函数,该参数如果为'linear',就表示线性和函数;如果为'poly',就表示多项式核函数,和函数中的r和p值分别使用degree参数和gamma参数指定;如果为'rbf',表示径向基核函数,核函数中的r参数值仍然通过gamma参数指定;如果为'sigmoid',表示Sigmoid核函数,核函数中的r参数值需要通过gamma参数指定;...
机器学习 svm_smo算法 大海-老师 6704 播放 · 90 弹幕 机器学习-决策树与随机森林 Tesra-AI不错哟 4995 播放 · 18 弹幕 如何学习人工智能?听美女算法工程师 告诉你 学习人工智能AI的六点建议 以及入门AI书籍 白手起家的百万富翁 17.5万 播放 · 817 弹幕 【数据挖掘】决策树零基础入门教程,手把手教你...
所以,对于GBDT和SVM,总会在一个问题上GBRT比SVM更强。反之亦然。 换句话说,脱离了问题(数据)的性质,分布、大小、loss function,讨论分类器的好坏是没有意义的。最容易想到的,GBDT在高维稀疏数据上的表现显然是不太可能比SVM好的。 本文总共涉及了三个东西,第一个是组合学习的思路,第二个是简单的GBDT,第三个是...
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较强的算法。 GBDT中的树是回归树(不是分类树),GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类...
SVM在量化投资领域中,多因子选股模型凭借稳定性高、资金容纳量大等优势被A股市场的广大专业投资者接受和使用。但近年来,模型的同质化愈发严重,基于多因子模型的投资难以获取可观的收益率。本文提出了基于大量因子的GBDT-SVM多层次选股模型,希望使用机器学习技术对因子选取和因子权重动态调整方面进行优化,提高多因子模型对...
【SVM实验分析】1-支持向量机所能带来的效果 08:56 2-决策边界可视化展示 09:53 3-软间隔的作用 10:33 4-非线性SVM 06:53 5-核函数的作用与效果 16:16 【XGBoost】1.集成思想 05:36 2.xgboost基本原理 11:08 3.xgboost目标函数推导 12:18
2)在相对少的调参时间情况下,预测的准备率也可以比较高。这个是相对SVM来说的。 3)使用一些健壮的损失函数,对异常值的鲁棒性非常强。比如 Huber损失函数和Quantile损失函数。 缺点 1)由于弱学习器之间存在依赖关系,难以并行训练数据。不过可以通过自采样的SGBT来达到部分并行。
在相对较少的调参时间情况下,预测的准确率也比较高,相对SVM而言。 在使用一些健壮的损失函数,对异常值得鲁棒性非常强。比如Huber损失函数和Quantile损失函数。 2.GBDT缺点 由于弱学习器之间存在较强依赖关系,难以并行训练。可以通过自采样的SGBT来达到部分并行。
本课就GBDT算法介绍、GBDT经典应用场景、GBDT模型参数详解、GBDT源码实战、GBDT模型文件内容展示、GBDT和SVM(接近于神经网络的算法)等从理论到实践进行详细的讲解,解开GBDT算法神秘的面纱。难得的一线实战经验! 三、老师介绍 陈敬雷 充电了么创始人,CEO兼CTO