gbdt,C

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gbdt,C

: gbdt算法实现在C语言实现GBDT的过程中，通常会涉及以下几个关键步骤： 1. **数据预处理**：首先，需要对输入数据进行适当的预处理，如缺失值处理、异常值检测、数据归一化等。这一步确保数据适合用于建模。 2. **构造决策树**...
评级：4 浏览量：1870 收藏量：3 资源大小：25.03MB 上传时间：2015-12-12

: GBDT算法C#编写使用C#编写的GBDT算法，训练效果良好，可供C++/C编写人员参考。个人能力有限，如有问题，欢迎指正！
评级：1 浏览量：239 收藏量：0 资源大小：25KB 上传时间：2020-02-28

: R语言编写的GBDT算法 var.monotone=c(0,0,0,0,0,0), distribution="gaussian", n.trees=1000, shrinkage=0.05, interaction.depth=3, bag.fraction=0.5, train.fraction=0.5, n.minobsinnode=10, cv.folds=3, keep.data=TRUE, ...
评级：1 浏览量：1929 收藏量：2 资源大小：6KB 上传时间：2017-03-15

: GBDT原始论文+XGB原始论文+陈天奇 ppt 标题中的"GBDT原始论文+XGB原始论文+陈天奇ppt"暗示了我们要探讨的是梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）的理论基础，以及其在XGBoost系统中的实现，同时也会涉及陈天奇博士的相关讲解。...
评级：0 浏览量：657 收藏量：1 资源大小：2.91MB 上传时间：2019-07-05

: 适用于Python，R，Java，Scala，C ++等的可扩展，便携式和分布式梯度增强（GBDT，GBRT或GBM）库。... 极限梯度提升社区| 说明文件| 资源| 贡献者| 发行说明XGBoost是经过优化的...XGBoost提供了并行树增强（也称为GBDT，GBM），可以快速而准确地解决许多数据科学问题。相同的代码可以在主要的分布式环境（Kubernetes，
评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：2MB 上传时间：2021-05-26

: 基于决策树算法的快速，分布式，高性能梯度提升（GBT，GBDT，GBRT，GBM或MART）框架，用于排名，分类和许多... LightGBM，光梯度增强机LightGBM是一个梯度增强框架，它使用基于树的学习算法。它被设计为具有以下优点的分布式高效系统：更快的Trai LightGBM，光梯度增强机LightGBM是一种使用基于树的学习算法的梯度增强框架。...
评级：0 浏览量：199 收藏量：0 资源大小：6.71MB 上传时间：2021-05-26

: 基于Spark streaming+Kafka+Redis/HBase的GBDT+LR推荐排序模型 1、资源内容：基于Spark streaming+Kafka+Redis/HBase的GBDT+LR推荐排序模型 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的...
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：35KB 上传时间：2023-12-28

: gbdt:GBDT(MART) 和 LambdaMART 训练和预测包 ./gbdt-train -c [配置文件] ./lm-train -c [配置文件] 预测 ./gbdt-predict -c [配置文件] ./lm-predict -c [配置文件] 配置文件 ###一个 gbdt-train/gbdt-predict 示例详细 = 1 最大级别 = 5 max_leaf_number...
评级：0 浏览量：258 收藏量：0 资源大小：304KB 上传时间：2021-06-13

: 11. 决策树 GBDT XGBoost的区别1 常见的决策树算法有ID3、C4.5、CART等，每种算法都有其特点，例如ID3/C4.5决策树用信息熵计算最优分裂，CART决策树用基尼指数计算最优分裂。在集成学习中，决策树是一种常用的学习器，Bagging和Boosting是集成学习...
评级：0 浏览量：250 收藏量：0 资源大小：273KB 上传时间：2022-08-04

: xgboost：可扩展的，可移植的和分布式的梯度提升（GBDT，GBRT或GBM）库，适用于Python，R，Java，Scala，C ... XGBoost提供了并行树增强（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境（Kubernetes，Hadoop，SGE，MPI，Dask）上运行，并且可以解决数十亿个示例之外的问题。执照:...
评级：0 浏览量：280 收藏量：0 资源大小：1.94MB 上传时间：2021-02-03

: 不平衡数据集下基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.docx "不平衡数据集下基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型" 本文提出了一种基于自适应加权 Bagging-GBDT 算法的磁盘故障预测模型，以解决磁盘故障预测中的不平衡数据问题。该模型通过对健康磁盘样本进行多...
评级：0 浏览量：34 收藏量：0 资源大小：297KB 上传时间：2022-12-01

: 梯度提升决策树。-C/C++开发梯度提升决策树算法（GBDT）作者：江尘（[受电子邮件保护]）GBDT是Jerome H. Friedman的梯度提升决策树算法的高性能且功能齐全的C ++实现。（[受电子邮件保护]）GBDT是Jerome H. Friedman的“梯度增强决策树算法”...
评级：0 浏览量：213 收藏量：1 资源大小：7.87MB 上传时间：2021-05-26

: AI人工智能课程机器学习算法班第5讲：决策树、随机森林、GBDT、XGBoost 共36页.pdf - **常见算法**：ID3、C4.5 和 CART 是决策树的几种常用算法。 - **ID3算法**：首先计算所有属性的信息增益，选择信息增益最大的属性作为测试属性，然后将测试属性相同值的样本划分为同一子集，继续递归处理这些...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：2.6MB 上传时间：2024-07-14

: cpp-C实现的高性能GradientBoostingDecisionTreesAlgorithmsGBDT 综上所述，"cpp-C实现的高性能GradientBoostingDecisionTreesAlgorithmsGBDT"是一个专注于用 C++ 语言高效实现 GBDT 算法的项目，其设计和实现考虑了计算性能、内存管理以及并行化优化，适用于处理大规模数据和高...
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：5.32MB 上传时间：2019-08-16

: LightGBM:基于决策树算法的快速，分布式，高性能梯度提升（GBT，GBDT，GBRT，GBM或MART）框架，用于排名，... 轻梯度升压机 LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。它被设计为分布式且高效的，具有以下优点：更快的训练速度和更高的效率。降低内存使用率。更好的准确性。支持并行，分布式和GPU学习。...
评级：0 浏览量：1191 收藏量：2 资源大小：6.71MB 上传时间：2021-05-10

: 快速，可扩展，高性能的“决策树上的梯度提升”库，用于对Python，R，Java，C ++进行排名，分类，回归和... CatBoost的主要优点：与许多数据集上的其他GBDT库相比，质量优越。同类最佳的预测速度。同时支持数字和分类功能。快速的GPU和多GPU支持开箱即用地进行培训。包括可视化工具。入门和说明文件所有CatBoost说明...
评级：0 浏览量：88 收藏量：0 资源大小：396.99MB 上传时间：2021-05-26

: lightGBM的C++推理和调用 LightGBM是一款高效的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）框架，它以其高效、灵活和可扩展的特性，在机器学习领域广受青睐。特别是对于大规模数据集，LightGBM表现出优秀的性能。在实际应用中...
评级：0 浏览量：125 收藏量：0 资源大小：6.97MB 上传时间：2024-01-17

: 2023年美赛获奖C类论文_2307946.pdf 根据给定的信息，本文将对2023年美国数学建模竞赛（MCM/ICM）中的获奖C类论文进行详细的分析与解读。该论文的主题是“Words Behind Wordle: Puzzle Game Analysis Using Machine Learning and Time Series Theory”...
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：6.1MB 上传时间：2024-03-10

: cpp-XGBoost一种可扩展便携式和分布式梯度增强GBDTGBRT或GBM库 XGBoost 一种可扩展，便携式和分布式梯度增强（GBDT，GBRT或GBM）库，适用于Python，R，Java，Scala，C 等。在单机，Hadoop，Spark，Flink和DataFlow上运行
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：1.3MB 上传时间：2019-08-16

: 2023年美赛特等奖论文-C-2307946-解密.pdf - **标题**：“2023年美赛特等奖论文-C-2307946-解密.pdf” - **描述**：这篇论文是关于“大学生数学建模”领域的研究，具体涉及的是“美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）”，并且是2023年获得特等奖(O奖)的作品。 ...
评级：0 浏览量：17 收藏量：0 资源大小：5.99MB 上传时间：2024-05-06

: cpp-CatBoost一种基于梯度提升决策树的机器学习方法 CatBoost 一种基于梯度提升决策树的机器学习方法。CatBoost is a machine learning method based on gradient boosting over decision trees。
评级：0 浏览量：293 收藏量：0 资源大小：194.92MB 上传时间：2019-08-16

: 2024年美赛35篇特等奖O奖论文-C-2401445.pdf - **论文题目**：“2024年美赛35篇特等奖O奖论文-C-2401445.pdf” - **研究背景**：本文聚焦于2023年温布尔登网球决赛，探讨了年轻选手Carlos Alcaraz逆转胜利的故事，并以此为背景研究网球比赛中的“势头”概念及其...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：4.65MB 上传时间：2024-05-06

: 2023美赛O奖：C题论文翻译（4）.pdf ### 2023美赛O奖：C题论文翻译（4）.pdf #### 知识点概览本文档介绍了2023年美国大学生数学竞赛（以下简称“美赛”）的一项获奖作品——“世界背后的话语: 使用机器学习和时间序列理论的益智游戏分析”。这篇获奖...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：1.27MB 上传时间：2024-03-17

: awesome-cpp：精选的C ++框架，库和软件的清单具有最小的依赖性用于现代C ++的JSON -Windows的可爱控制台模拟器程序包 -Windows计算器：Windows附带的一个简单而强大的计算器适用于Python，R，Java，Scala，C ++等的可扩展，便携式和分布式渐变增强（GBDT，GBRT...
评级：0 浏览量：195 收藏量：0 资源大小：51KB 上传时间：2021-02-12

: XGBoost解析系列-原理_C_C++_cyber的博客-CSDN博客1 XGBoost是一种高效、灵活且可扩展的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）框架，尤其在机器学习竞赛和实际应用中表现出色。它的设计初衷是优化传统GBDT的效率和效果，同时也支持分布式计算，使得...
评级：0 浏览量：125 收藏量：0 资源大小：2.55MB 上传时间：2022-08-03

: catboost：决策树上的快速，可扩展，高性能的梯度增强库，用于对Python，R，Java，C ++进行排名，分类，... 与许多数据集上的其他GBDT库，质量更高。同类最佳的速度。同时支持功能。快速的GPU和多GPU支持开箱即用地进行培训。可视化工具。入门和文档所有CatBoost文档均。按照以下说明安装CatBoost 接下来，您...
评级：0 浏览量：349 收藏量：0 资源大小：353.72MB 上传时间：2021-02-03

: cpp-BIDMach机器学习CPU和GPU加速库 3. **算法支持**: 包含多种常用的机器学习算法，如SVM（支持向量机）、LDA（潜在狄利克雷分配）、GBDT（梯度提升决策树）等，同时也支持自定义算法的集成。 4. **内存管理优化**: 使用创新的内存管理策略，动态调整...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：2.61MB 上传时间：2019-08-16

: cpp-RLightGBM一个梯度增加框架使用基于树的学习算法 LightGBM是微软研究院开发的一种梯度增强决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）框架，它的核心设计目标是提高训练速度和模型准确性，同时减少内存消耗。 1. **梯度增强（Gradient Boosting）** 梯度...
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：1.27MB 上传时间：2019-08-16

: 美团搜索中的用户引导_.9d520160-023c-11e7-99f1-8fdb5d86f015.pdf 在基础技术方案上，美团采取了多层融合排序方法，其中包括基于规则（L1），非线性学习排序（L2，例如使用GBDT算法），以及人工运营（L3）的策略。此外，美团还使用了用户日志、展示加权、样本特征等来优化排序权重，...
评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：2.42MB 上传时间：2021-09-19

: rgf：正则化贪婪森林（RGF）... 它包括本文的原始实现和用C ++编写的多线程代码，以及各种特定于语言的包装器在许多数据集上，RGF可以提供比梯度增强决策树（GBDT）更好的结果，它已被用来赢得一些Kaggle比赛。与传统的增强决策树方法不同，RGF直接与基础森林结构配合使用。 RGF整合了两种思想：一种是将树形结构的正则化...
评级：0 浏览量：164 收藏量：0 资源大小：3.79MB 上传时间：2021-02-20

: thundersvm:迅雷支持什么是新的我们最近发布了，在GPU上快速GBDT和随机森林库。添加scikit-learn接口，请参见概述ThunderSVM的任务是帮助用户轻松有效地应用SVM解决问题。 ThunderSVM利用GPU和多核CPU来实现高效率。 ThunderSVM的主要...
评级：0 浏览量：355 收藏量：0 资源大小：742KB 上传时间：2021-04-01

: 基于numpy实现的经典常用机器学习库python源码（含项目说明+超详细注释）.zip - Decision Tree(ID3,C4.5,CART) - RF - perception - SVM - Neural network - GBDT - Xgboost - Adaboost 回归模型 - LASSO - Ridge - LR - RF - Decision Tree(ID3,C4.5,CART) - GBDT - Xgboost 非监督模型 - ...
评级：0 浏览量：25 收藏量：0 资源大小：115KB 上传时间：2024-05-31

: 机器学习课程，决策树的作业.zip 常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART等。二、ID3算法 ID3（Iterative Dichotomiser 3）是最早的决策树算法之一，基于信息熵和信息增益来选择最佳划分特征。信息熵衡量数据的纯度，信息增益则是熵减少的程度，选择...
评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：75.86MB 上传时间：2024-04-25

: 决策树Ch03.zip 4.2 梯度提升决策树（GBDT）：GBDT是一种迭代方法，每轮训练一个弱决策树以最小化残差，从而逐渐提高整体预测性能。它在各种机器学习竞赛中表现优秀。五、Python实现决策树 5.1 库介绍：Python中的`scikit-learn`...
评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2024-03-25

: 机器学习决策树课后作业.zip 8. **梯度提升决策树（GBDT）**：GBDT是一种迭代的提升方法，每次迭代都构建一棵新的决策树，该树的目标是最大程度地纠正之前所有树的预测误差。 9. **应用实例**：决策树在各种领域都有广泛应用，如信用评分、医疗...
评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2024-04-25

: 决策树相关介绍.zip 常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART等。 1. ID3算法：由Ross Quinlan提出，基于信息熵和信息增益选择最佳属性。信息熵是衡量数据集纯度的指标，信息增益则是通过选择某个属性后熵的减少程度来度量。 2. C4.5算法：...
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：471KB 上传时间：2024-03-26

: 决策树实现及示例代码.zip - C5.0：C4.5的优化版本，更快速且内存效率高。 2. **决策树的剪枝**： - 预剪枝：在树生长过程中设定停止条件，如最大深度、最小样本数等。 - 后剪枝：先完整构建树，然后自底向上删除子树，用验证集评估性能，...
评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：17KB 上传时间：2024-04-25

: AvazuModelDocumentation（作者自己总结的说明文档）1 6. **手动交互特征**：特别是app_site_id与C14-21之间的交互，这是通过人工识别并创建的有意义的特征组合。 **建模技术和训练** 1. **验证集选择**：使用第30天的数据作为验证集，确保在整个比赛期间模型表现稳定...
评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：192KB 上传时间：2022-08-03

: 深度学习算法推导——深度解析深度学习算法底层原理 - 通过拉格朗日乘子法(KKT条件)转化为对偶问题，求解最优权重w和截距b，引入软间隔参数C处理非线性可分情况。 4. **梯度提升决策树(GBDT)**： - GBDT是集成学习方法，通过迭代添加决策树，每次优化残差，逐步提高...
评级：0 浏览量：441 收藏量：0 资源大小：3.73MB 上传时间：2022-02-16

: 机器学习--决策树实现.zip 6. **梯度提升决策树（GBDT）**：GBDT是一种迭代的弱学习器组合方法，每次迭代训练一个树来最小化残差，并逐步优化整体模型。 7. **特征选择**：在构建决策树时，选择合适的特征至关重要。可以使用单变量特征选择、...
评级：0 浏览量：20 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2024-04-25

: 决策树分类.zip C4.5是ID3的改进版，可以处理连续变量，通过信息增益率来选择特征，避免了过重偏向于选择具有较多取值的特征。CART则同时用于分类和回归问题，使用基尼不纯度或均方误差作为分裂标准。决策树的优点包括： 1. 可...
评级：0 浏览量：12 收藏量：0 资源大小：28KB 上传时间：2024-04-25

: 机器学习10大经典算法 ID3、C4.5和CART是常见的决策树算法，它们分别以信息增益、增益率和基尼不纯度作为划分标准。 4. **随机森林**：随机森林是决策树的集成方法，通过构建多棵决策树并取多数投票或平均值来提高预测准确性。它能有效...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：538KB 上传时间：2023-08-29

: 决策树建立、注解图、分类.zip 在建立决策树的过程中，通常会用到算法如ID3、C4.5、CART（分类与回归树）或随机森林等。这些算法的目标是寻找最优的特征划分，以最大程度地提高数据的纯度或减少不纯度，比如使用信息增益、基尼不纯度或Gini指数...
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：10KB 上传时间：2024-04-25

: 机器学习工程师面试宝典-07-决策树1 在本章中，我们将深入探讨几种主要的决策树算法，包括单变量决策树如C4.5、ID3和CART，以及多变量决策树。 1. C4.5、ID3与CART：这三种算法都是决策树构建的基础。C4.5是对ID3的改进，解决了ID3不能处理连续变量的...
评级：0 浏览量：114 收藏量：0 资源大小：812KB 上传时间：2022-08-03

: 本科《机器学习》课程实验。在1000个车辆数据集上，使用决策树完成4分类.zip 于是，我手写了ID3、CHAID、C4.5、CART这四个基本的决策树，并根据已有库实现RandomForest、XGBoost、GBDT、LightGBM这四个较复杂的决策树（Decision Tree）是一种在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树...
评级：0 浏览量：29 收藏量：0 资源大小：45KB 上传时间：2024-04-25

: 决策树可视化测试.zip 为了克服这个问题，可以使用集成学习方法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBDT），它们通过构建多个决策树并结合它们的预测来提高模型的稳定性和性能。总的来说，"决策树...
评级：0 浏览量：17 收藏量：0 资源大小：434KB 上传时间：2024-04-25

: 决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法而梯度提升树（GBDT）则是通过迭代地构建弱决策树，每次迭代都试图最小化前一轮预测的残差，从而实现整体性能的提升。在实际应用中，决策树常用于信用评估、市场分割、医疗诊断、推荐系统等多个领域。在预处理数据...
评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2024-04-25

: 决策树方向的系列算法实现.zip 7. **梯度提升决策树（GBDT）**： Gradient Boosting Decision Tree是基于梯度提升框架的决策树算法，通过不断添加新的决策树来减小残差，优化目标函数。 8. **剪枝策略**：决策树的过拟合问题可以通过剪枝解决，...
评级：0 浏览量：29 收藏量：0 资源大小：54KB 上传时间：2024-04-25

: 关于决策树的学习.zip 为了克服这些问题，研究者提出了集成学习方法，如随机森林和梯度提升机（GBDT），它们通过构建多个决策树并结合它们的预测结果，来提高模型的稳定性和预测精度。在实际应用中，决策树的性能可以通过多种方式优化。...
评级：0 浏览量：13 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2024-04-25

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