在命令行中直接使用 pip install xgboost 情况下，我这里出现了 no files/directories 的问题，网上查了一下很多人也有这样的问题。 以下为解决方法： 之后那个.whl文件就可以删掉了 ...
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2018-04-06 13:56:14
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1、集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森 ...
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2018-03-21 16:36:00
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git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboostcd xgboost/make -j4 cd python-package/ python setup.py install ...
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2018-03-21 13:55:47
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集成学习实践部分也分成三块来讲解： sklearn官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#ensemble 1、GBDT 2、XGBoost 3、Adaboost 在sklearn中Adaboost库分成两个，分别是分类和回 ...
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2018-03-17 10:49:31
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集成学习中还有一个重要的类别是Boosting，这个是基学习器具有较强依赖串行而成的算法，目前主流的主要有三个算法：GBDT，Adaboost，XGBoost 这个链接可以看看：https://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html boosting算法的原理 ...
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2018-03-16 18:43:23
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（本节课各种数学式子比较多。。。。。^_^） 决策树 Decision Tree? 介绍? 熵 Entropy? 信息增益 Information Gain? 常见算法? 过度拟合 Overfitting? 剪枝 Prune? 增益率 GainRatio? 更多的DT应?场景类别：? 连续函数，多分 ...
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2018-02-19 14:21:19
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决策树的原理很简单：一颗由多个判断节点组成的树。因为其应用之广，也有许许多多的衍生(Random Forest， GBDT，XGBOOST)。我想确实很有必要做一个总结。 决策树的一些优点是： 简单理解和解释。树可以被可视化。 需要很少的数据准备。其他技术通常需要数据标准化，需要创建虚拟变量，并删除 ...
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2018-02-08 13:38:57
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目录 xgboost原理 xgboost和gbdt的区别 xgboost安装 实战 xgboost原理 xgboost是一个提升模型，即训练多个分类器，然后将这些分类器串联起来，达到最终的预测效果。每一个基分类器都是一个弱分类器，但是很多串联起来后效果很强大。 工作原理： 每次加入一棵新树是为了让目 ...
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2018-01-27 20:21:10
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XGBoost 与 Boosted Tree http://www.52cs.org/?p=429 作者：陈天奇，毕业于上海交通大学ACM班，现就读于华盛顿大学，从事大规模机器学习研究。 注解：truth4sex 编者按：本文是对开源xgboost库理论层面的介绍，在陈天奇原文《梯度提升法和Boos ...
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2018-01-19 15:39:09
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