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数据挖掘面试准备(1)|常见算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost)

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这里首先介绍怎么构造决策树:

(1)怎么分割某一结点,方法有全都,分别针对二元属性、序数属性、连续属性等进行划分。

(2)在有多个行态时,怎么选择最佳的分割行态。

这里就涉及到纯度的概念,若分割后的子结点都更偏向于另有一个 类,只有纯度越高。

(1)xgboost在代价函数里自带加入了正则项,用于控制模型的复杂性度。

GBDT的核心就在于:每一棵树学的是完后 所有树结论和的残差,这名 残差有之后另有一个 加预测值还还要得真实值的累加量。比如A的真实年龄是18岁,但第一棵树的预测年龄是12岁,差了6岁,即残差为6岁。只有在第二棵树里你们歌词 你们歌词 你们歌词 把A的年龄设为6岁去学习,将会第二棵树真的能把A分到6岁的叶子节点,那累加两棵树的结论有之后A的真实年龄;将会第二棵树的结论是5岁,则A仍然存在1岁的残差,第三棵树里A的年龄就变成1岁,继续学习。

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3.随机森林

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待选行态的随机选择:

与数据集的随机选择例如,随机森林中的子树的每另有一个 分裂过程并未用到所有的待选行态,有之后从所有的待选行态中随机选择一定的行态,完后 再在随机选择的行态中选择最优的行态。原先 不能使得随机森林中的决策树都不能彼此不同,提升系统的多样性,从而提升分类性能。

此外,以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree),包括GBDT,xgboost,adaboost,这里只主要介绍GBDT和xgboost。

先提一下奥卡姆剃刀:给定另有一个 具有相同泛化误差的模型,较简单的模型复杂性性的模型更可取。以免模型过于复杂性,出显过拟合的问题图片。

梯度方向表示了函数增长传输速率最快的方向,只有和它相反的方向有之后函数减少传输速率最快的方向了。对于机器学习模型优化的问题图片,你们歌词 你们歌词 你们歌词 歌词 还要求解最小值的完后 ,朝着梯度下降的方向走,就能找到最优值了。

将会你想面数据挖掘岗还要先了解下面这累积的基本算法理论:

GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,是迭代树,而也有分类树。

Boost是"提升"的意思,一般Boosting算法也有另有一个 迭代的过程,每一次新的训练也有为了改进上一次的结果。

随机森林是另有一个 涵盖多个决策树的分类器,构建过程如下:

1)决策树相当于 另有一个 大师,通过个人在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类。有之后 俗话说得好,另有一个 诸葛亮,玩不过另有一个 臭皮匠。随机森林有之后希望构建多个臭皮匠,希望最终的分类效果不能超过单个大师的并也有算法。

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2.决策树

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1)利用了Logistic函数(或称为Sigmoid函数),函数形式为最常见的

该思想的应用有两方面:bagging和boosting

未必也有有放回的抽样,但二者的区别在于:Bagging采用有放回的均匀取样,而Boosting根据错误率来取样(Boosting初始化时对每另有一个 训练例赋相等的权重1/n,有之后 用该学算法对训练集训练t轮,每次训练后,对训练失败的训练例赋以较大的权重),有之后 Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的,各轮训练集之间相互独立,而Boostlng的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关。

2)那随机森林具体怎么构建呢?有另有一个 方面:数据的随机性选择,以及待选行态的随机选择。

1)当梯度下降到一定数值后,每次迭代的变化很小,这时还还要设定另有一个 阈值,假若变化小于该阈值,就停止迭代,而得到的结果也近似于最优解。

2)若损失函数的值不断变大,则有将会是步长传输速率a越多 ,由于 算法不收敛,这时可适当调整a值

先剪枝说白了有之后提前开始英语 决策树的增长,跟上述决策树停止生长的方法一样。

后剪枝是存在决策树生长完成完后 再进行剪枝的过程。

(3)什么之后停止划分。

先励志的话 bootstrap, bagging,boosting 的含义。

Bootstrap是并也有有放回的抽样方法思想。

逻辑回归从统计学的高度看属于非线性回归中的并也有,它实际上是并也有分类方法,主要用于两分类问题图片

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欠拟合的避免方法是增加行态量。

过拟合的避免方法是减少行态量将会正则化。

在决策树算法中,通过比较划分前后的不纯度值,来选择怎么分裂。ID3使用信息增益作为不纯度,C4.5使用信息增益比作为不纯度,CART使用基尼指数作为不纯度。

学习因子即步长α的选择对梯度下降算法来说特别要,α过小会由于 收敛太慢;若α越多 ,将会跳过最优,从而找只有最优解。

对于样本数量额非常之多的情况汇报,普通的批量梯度下降算法(Batch gradient descent )会非常耗时,靠近极小值时收敛传输速率更快,将会每次迭代也有便利所有样本,这时还还要选择随机梯度下降算法(Stochastic gradient descent)

求函数的方法,基于理论上来说,大累积函数都能找到另有一个 近似的泰勒展开式。而机器学习,有之后用数据去拟合这名 所谓的“近似的泰勒展开式”。

4.GBDT(Gradient Boost Decision Tree 梯度提升决策树)

决策树这名 算法有着全都良好的行态,比如说训练时间复杂性度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示。单决策树又有这名 不好的地方,比如说容易over-fitting

梯度下降还要把m个样本删剪带入计算,迭代一次计算量为m\*n^2;随机梯度下降每次只使用另有一个 样本,迭代一次计算量为n^2,当m很大的完后 ,随机梯度下降迭代一次的传输速率要远高于梯度下降,未必也有每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向, 有之后 大的整体的方向是向全局最优解的,最终的结果往往是在全局最优解周边。

实际面试时很看重和考察你的理论基础,全都一定一定要重视各个算法推导过程中的细节问题图片。这里主要介绍:logistic回归,随机森林,GBDT和Adaboost

有之后 一般情况汇报下你们歌词 你们歌词 你们歌词 又只有选择哪此行态量该加带,全都你们歌词 你们歌词 你们歌词 就选择正则化的方法避免过拟合。

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5.xgboost

具体的计算方法如下:

信息增益为:父结点与所有子结点不纯程度的差值,差越大,则增益越大,表示行态的效果越好。

有完后 并也有分割的越多 越好,将会某个行态产生了小量的划分,它的划分信息将会很大,此时采用信息增益率

以ID3为例,使用训练样本建立决策树时,在每另有一个 内部节点方法信息论来评估选择哪另有一个 属性作为分割

的方法。对于过拟合的问题图片,一般要对决策树进行剪枝,剪枝有并也有方法:先剪枝,后剪枝。

Regression问题图片的常规步骤为:

寻找h函数(即假设估计的函数);

构造J函数(损失函数);

想方法使得J函数最小并求得回归参数(θ);

数据拟合问题图片

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3)使得J函数最小并求得回归参数(θ)

怎么调整θ以使得J(θ)取得最小值有全都方法,比如最小二乘法,梯度下降也是并也有,这里介绍一下梯度下降。

梯度下降是最基础的另有一个 优化算法,学习因子有之后梯度下降里的学习率,另有一个 参数。

但实际中你们歌词 你们歌词 你们歌词 通常对不纯度进行度量,即不纯度越小,则认为该行态的区分度越高。

不纯度的度量方法有并也有:

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你们歌词 你们歌词 你们歌词 知道,在做数学题的完后 ,解未知数的方法,是给定自变量和函数,通过函数避免自变量,以获得解。而机器学习就相当于 ,给定自变量和函数的解,求函数。

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4)数据的拟合问题图片

第并也有是欠拟合,通常是将会行态量选少了。

第二种是你们歌词 你们歌词 你们歌词 之后的。

第另有一个 是过拟合,通常是将会行态量选多了。

(2)xgboost在进行节点的分裂时,支持各个行态多应用应用程序进行增益计算,有之后 算法更快,准确率也相对高这名 。

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1.逻辑回归

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例如于:原先 :function(x)=y

机器学习有之后样本涵盖小量的x(行态量)和y(目标变量)有之后 求这名 function。(了解更多还还要看: https://zhuanlan.zhihu.com/p/21340974?refer=mlearn )

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2)代价函数J

下面的代价函数J之所有前面加带1/m是为了里面”梯度下降求参数θ时更方便“,也即这里不加1/m也还还要。

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上图10中得到多个子结点M1,M2的GINI将会熵后,一般通过加权平均的方法求M12;

只有增益就还还要用M0-M12来表示

xgboos也是以(CART)为基学习器的GB算法**,有之后 扩展和改进了GDBT。相比GBDT的优点有:

数据的随机选择:

第一,从原始的数据集中采取有放回的抽样,构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素还还要重复,同另有一个 子数据集中的元素也还还要重复。

第二,利用子数据集来构建子决策树,将这名 数据里装去每个子决策树中,每个子决策树输出另有一个 结果。最后,将会有了新的数据还要通过随机森林得到分类结果,就还还要通过对子决策树的判断结果的投票,得到随机森林的输出结果了。如下图,假设随机森林涵盖3棵子决策树,2棵子树的分类结果是A类,1棵子树的分类结果是B类,只有随机森林的分类结果有之后A类。