上一篇文章讲了GBDT的回归篇，其实这一篇文章的原理的思想基本与回归相同，不同之处在于分类任务需用的损失函数一般为logloss、指数损失函数。 回顾下logistic regression有助于我们进一步的了解GBDT是如何进行分类的，线性模型是我们使
GBDT 是常用的机器学习算法之一，因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎。 这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理，后续再写一个实战篇。1、决策树的分类决策树分为两大类，分类树和回归树。分类树用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面；回归树用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度；两者的区别：分类树的结果不能进行加减运算，晴天 晴天
# 使用 Python 实现 GBDT 二分类
在机器学习领域，GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种强大的算法，常用于分类和回归任务。对于初入门的开发者来说，首先需要了解如何使用 Python 来实现 GBDT 的二分类模型。接下来，我将为你提供一个完整的流程，并以具体的代码示例来帮助你理解。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现 GBDT 二
形式1：输出为单通道即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。在训练时，输出通道数是 1，网络得到的 output 包含的数值是任意的数。给定的 target ，是一个单通道标签图，数值只有 0 和 1 这两种。为了让网络
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2023-09-22 12:24:04
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KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则
GBDT梯度提升决策树，是一种典型的boosting的集成学习算法，也就采用的加法模型，通过 若干个基学习器的结果进行相加得到最终的结果。一.GBDT的训练过程GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进 行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。因为训练的过程是通 过降低偏差来不断提高最终分类器的精度。GBDT的基学习器一般为car
如果读者对以上各个方面都很熟悉，那么恭喜你已经成功掌握GBDT了。Boosting算法Bagging算法介绍在正式开讲GBDT之前，我先熟悉一下江湖中传说的集成学习的两个派系，分别是Boosting和Bagging。所谓的集成学习主要是通过学习多个弱学习器结合组合策略组成强学习以达到“多个臭皮匠顶个诸葛亮”的作用。集成学习中最典型的两个代表就是Boosting家族和Bagging家族。
PyTorch搭建全连接神经网络求解二分类问题在求解线性回归问题的时候，我们已经学习了如何使用梯度下降算法来不断更新权重矩阵，使误差函数不断减小，这一节我们将使用PyTorch搭建一个简单的神经网络来求解二分类问题。本文的Jupyter Notebook代码可以在这里找到。文末也附上了可以运行的.py文件的代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot
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2023-07-17 21:56:37
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Sklearn中的二分类模型可以进行多分类的原理二分类扩展到多分类的方法从sklearn的源码中可以找到sklearn将二分类模型推广到多分类模型的具体做法：即比较常用的：one-vs-rest（一对多）one-vs-one（一对一）error correcting output codes（纠错输出编码，多对多）其中，Sklearn中默认的方法是one-vs-rest接下来将逐个介绍这三个方法的
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2024-01-08 15:35:18
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在上一篇文章当中，我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理。GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的，若是通过训练新的CART决策树来逼近的。也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点。如果对于这部分不是很理解的话，可以通过下方的链接回顾一下之前的内容： 机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理，看完再也不怕面试了mp.weixin.q
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，中文名为梯度提升决策树，属于集成学习的一种，由多个弱学习器组合成强学习器，每个弱学习器为一颗二叉决策树，每一颗树会拟合前面所有树的组合带来的残差，这个残差可以负梯度(即损失函数对拟合函数求导)、也可以是目标值与真实值之间的差距，如果是分类问题，一般是去拟合负梯度方向，如果是回归问题，一般是去拟合目标值与真实值之间的差距。本
通过二分类问题，去看看GBDT究竟是如何做分类的
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2022-12-12 10:31:30
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人工智能大数据与深度学习 公众号：datayxGBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting 和Decision Tree分别是什么？1. Decision Tree：CART回归树2. Gradie
原创
2022-04-25 13:59:49
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayxGBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，...
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2021-10-26 16:24:58
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文章目录引言ROC的引入混淆矩阵ROC曲线的解释EERAUC 引言 本文旨在介绍ROC曲线及其前置概念如混淆矩阵、FPR、TPR等，还有其引申概念EER、AUC等等。ROC的引入 ROC曲线是一张用于评价二分类模型的曲线图，典型如下图所示： 理论上来说，该曲线越靠近坐标系的左上角说明该二分类器的表现越好，一个理想的二分类的ROC曲线应如下图所示：混淆矩阵 为了了解ROC曲线横纵轴所代表的意义及曲
前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch实战 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用 pytorch 实现深度学习在 cv 上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。pytorch官网入门demo——实现一个图像
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2023-08-25 19:01:04
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本篇记录一下如何使用bert进行二分类。这里用到的库是pyotrch-pretrained-bert，原生的bert使用的是TensorFlow，这个则是pytorch版本。本篇文章主要参考了基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战的代码以及如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？的数据。本文的github代码地址：https://github.com/sky9452
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2023-11-14 21:42:31
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文章目录一、相关概念1.logistic回归1.1前言1.2目的1.3流程1.4Sigmoid函数1.4.1公式1.4.2图像1.5优缺点2.最优化方法2.1梯度上升算法2.1.1梯度公式2.1.2例子2.1.3迭代公式2.1.4训练步骤2.2梯度下降算法2.2.1与梯度上升算法的区别2.2.2迭代公式2.2.3训练步骤2.3随机梯度上升算法2.3.1训练步骤3.分类3.1二分类3.2多分类3.
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2023-10-11 09:46:36
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基础监督学习经典模型监督学习任务的基本架构和流程： 1.准备训练数据； 2.抽取所需特征，形成用于训练特征向量(Feature Vectors)； 3.训练预测模型(Predictive Model)； 4.抽取测试数据特征，得到用于测试的特征向量； 5.使用预测模型对待测试特征向量进行预测并得到结果(Label/Target)。分类学习 1.二分类（Binary Classifica
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2023-11-03 05:55:58
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二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题，它指的是所有数据的标签就只有两种，正面或者负面。在这个例子中，我们学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或者负面。数据集介绍：本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化 的评论。数据集被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。为什么要
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2023-08-17 17:05:41
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