梯度randomforest森林gbdt
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
2.9逻辑回归中单个和多个训练样本的梯度下降法
1.单个训练样本(损失函数) 在逻辑回归中我们需要做的就是变换参数w和b的值，来最小化损失函数 a也就是sigmoid函数，也就是a=1/(1+e^(-z)),所以dL/dz=dL/da * da/dz = a-y 这就是单个样本实例的一次梯度更新的步骤 2.多个训练样本 下图中有一个很明显的问题就 ......
树与森林
逻辑结构 n个结点的有限集。在任意一棵树应满足： 有且仅有一个结点称为根结点 n>1时，其余结点可分为m个互不相交的有限集，其中每个集合又是一棵树 树的定义是递归的。 特点 树的根结点没有前驱，除此之外，所有结点有且只有一个前驱。 树中所有结点可以有0个或多个后继。 概念 根A到结点K的唯一路径上的 ......
2.3 和2.4 logistic回归损失函数、梯度下降
下图中由给定的每个样本的值和样本对应的标签值得到最终的概率值 Loss函数是在单个训练样本中定义的，它衡量了在单个训练样本上的表现，而成本函数cost,它衡量的是在全体训练样本上的表现,表明参数w和b在训练集上的效果 如何使用梯度下降法莱训练或学习训练集上的参数w和b 下图中阿尔法表示学习率，可以控 ......
孤立森林（IForest）代码实现及与PyOD对比
孤立森林（Isolation Forest）是经典的异常检测算法（论文网址）。本文用python对其进行实现，以及与常用的异常检测包PyOD进行效果对比。 简单来说，孤立森林（IForest）中包含若干孤立树（ITree），每颗树的创建是独立的，与其它树无关。假设数据集包含$n$个样本，每个样本都包 ......
深入浅出--梯度下降法及其实现 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e
深入浅出--梯度下降法及其实现 六尺帐篷关注IP属地: 上海 612018.01.17 21:06:22字数 3,199阅读 348,388 梯度下降的场景假设 梯度 梯度下降算法的数学解释 梯度下降算法的实例 梯度下降算法的实现 Further reading 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯 ......
线性回归的梯度下降
线性回归的梯度下降 问题陈述： 让我们使用与之前相同的两个数据点 - 1000平方英尺的房子以300，000美元的价格出售，而2000平方英尺的房屋以500，000美元的价格出售。 import math, copy import numpy as np import matplotlib.pypl ......
随机森林RF模型超参数的优化：Python实现
本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~ ......
Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性
本文介绍在Python环境中，实现随机森林（Random Forest，RF）回归与各自变量重要性分析与排序的过程。 其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析这篇文章。 本文分为两部分，第一部分为代码的分段讲解，第二 ......
MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析
本文介绍基于MATLAB，利用随机森林（RF）算法实现回归预测，以及自变量重要性排序的操作。 本文分为两部分，首先是对代码进行分段、详细讲解，方便大家理解；随后是完整代码，方便大家自行尝试。另外，关于基于MATLAB的神经网络（ANN）代码与详细解释，我们将在后期博客中介绍。 1 分解代码 1.1 ......
[数据结构] 树、二叉树、森林的转换
#树 ##树的表示方法 ###双亲表示法 用一组地址连续的存储单元来存放树中的各个节点，每一个节点中有一个数据域和一个指针域，数据域用来存储树中该节点本身的值；另一个指针域用来存储该节点的双亲节点在存储结构中的位置信息。 采用双亲链表存储方式实现查找一个指定节点的双亲节点比较方便，但难以实现查找一个 ......
梯度下降算法 Gradient Descent
梯度下降算法 Gradient Descent 梯度下降算法是一种被广泛使用的优化算法。在读论文的时候碰到了一种参数优化问题： 在函数$F$中有若干参数是不确定的，已知$n$组训练数据，期望找到一组参数使得残差平方和最小。通俗一点地讲就是，选择最合适的参数，使得函数的预测值与真实值最相符。 $${ ......