GBDT梯度提升决策树

      梯度提升决策树(GBDT)是集成学习中梯度提升方法(Gradient Boost)与决策树(Decision Tree)的结合,算法实现难度低、准确率高,且其改进算法XGBoost具备优良的大数据处理能力,实际应用广泛。本次报告首先复习Bagging、Boosting等集成学习方法,进而详细介绍GBDT和XGBoost。

附件-GBDT梯度提升决策树.pdf

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2018/05/07/gbdt%e6%a2%af%e5%ba%a6%e6%8f%90%e5%8d%87%e5%86%b3%e7%ad%96%e6%a0%91/

(0)
adminadmin
上一篇 2018年5月2日
下一篇 2018年5月14日

相关推荐

  • 文本安全

    动态规划——最小编辑代价 序列标注模型 命名实体识别简介 文本表示方法(一)——空间向量模型 文本表示方法(二)——潜在语义分析 文本表示方法(三)——topic models i…

    学术报告 2014年10月18日
    3.1K
  • 多元时间序列异常检测方法研究

    异常检测是时间序列分析中必不可少的任务,判断数据是否符合正态数据分布,不符合的部分称为异常。及时发出异常可以使系统维护人员主动进行维护,从而在欺诈检测、入侵检测和能源管理等实际应用…

    2024年12月19日
    3.6K
  • 学术论文评审意见生成方法研究

    学术论文投稿数量的不断增长带来巨大审稿压力,而人工智能和大数据的发展为学术论文自动化评审提供了契机。本次学术报告介绍了学术论文评审意见生成的两种最新方法,为减轻审稿人负担、提高评审…

    2025年9月22日
    3.4K
  • Wireless Traffic Dataset for Krack and Kr00k Attacks in WPA2

    This report centers on the “Wireless Traffic Dataset for KRACK and Kr00k Attacks in …

    2025年9月28日
    3.2K
  • 神经网络模型的覆盖测试

    人工智能系统在近年来取得丰硕的成果,其中神经网络在自动驾驶领域等图像处理方向应用较为广泛。但是神经网络存在安全隐患,容易受到攻击导致决策错误,比如对抗样本攻击和后门攻击。如何测试神…

    2022年1月4日
    3.5K
  • AFL–基于覆盖的模糊测试工具

    本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法,并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理,阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题,介绍了一种基…

    2021年3月29日
    4.0K
  • 差分隐私原理及应用

    大数据时代隐私泄露成为了一个严重的问题,大量的个人信息在网上传播。另一方面大数据时代对数据的可用性也有一定的要求。因此当前如何在保障用户的隐私的同时,提供一定的可用性成为一个关键问…

    2020年5月17日
    4.9K
  • 基于GAN的表格数据生成

    生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关…

    2020年10月12日
    6.0K
  • 大规模多标签分类方法

    近年来,随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长、大数据的应用,多标签分类应用场景越来越多,如电子商务中的商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、音乐分类、语义场景分类等…

    2020年12月13日
    5.3K
  • 函数级漏洞检测

    本次报告讲述漏洞检测相关基本概念,源码级漏洞检测的一般步骤,主要从关键点选取、代码切片、代码表示等几个方面讲解源码漏洞检测方法,主要针对泛化性、多类型漏洞检测问题进行研究。

    2022年10月30日
    3.3K