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

  • 神经网络模型测试方法与模型健壮性

    针对神经网络模型的缺陷测试使用了神经元覆盖率指标指导测试,这是一种从软件测试领域迁移的概念,指的是测试激活的神经元越多,测试越充分。但是近年来这种测试方法的有效性存疑,特别是测试生…

    2022年7月24日
    1.1K
  • 程序崩溃的根本原因分析

    程序崩溃的根本原因分析技术旨在通过分析崩溃时的输入数据,自动推断并定位导致崩溃的根本原因所在的位置,辅助开发人员快速修复软件缺陷。本次报告介绍了2个利用谓词进行程序崩溃的根本原因分…

    2024年7月2日
    684
  • Android MediaRecorder架构详解

    1. 简介 在android中录制音频有两种方式,MediaRecorder和AudioRecord。两者的区别如下: (1) MediaRecorder 简单方便,不需要理会中间…

    2014年12月7日
    1.7K
  • 深度神经网络鲁棒性评估方法

    深度学习模型具有高度非线性和特征空间抽象等特性,内部决策逻辑难以解释,导致其实际应用严重受限。本次报告从深度神经网络可解释性的基本概念出发,对常见的解释方法进行简介,并介绍了一篇将…

    2023年11月30日
    675
  • 深度神经网络对抗样本防御方法

    近年来深度学习技术不断突破,极大促进了人工智能行业的发展,但人工智能模型本身易受到对抗攻击从而引起严重后果。对原始样本有针对性地加入微小扰动,该扰动不易被人眼所察觉,但会导致人工智…

    2021年1月4日
    1.2K
  • CSRF跨站请求伪造

          CSRF(Cross-site request forgery)全称跨站请求伪造,是利用受害者尚未失效的身份…

    2019年1月7日
    811
  • 基于知识库的命名实体识别

          基于统计的命名实体识别方法根据特征的获取方式,有神经网络和特征工程两个研究方向,实践表明来自知识库的词典特征…

    2019年7月18日
    921
  • 贝叶斯网络

    贝叶斯网络又称信度网络,是Bayes方法的扩展,是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后,已经成为近几年来研究的热点.。

    2020年6月21日
    1.1K
  • 深度神经网络鲁棒性评估方法

    本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式,并讲述了两种评估方法,分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估,提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认…

    2023年4月3日
    1.0K
  • 基于图神经网络的二进制程序函数相似性检测

    二进制程序函数相似性检测常用于代码抄袭检测,同源漏洞判别,恶意软件分析等领域,本次报告主要简要介绍了基于图匹配,图嵌入的检测方法,详细介绍了基于图神经网络的相似性检测方法,最后介绍…

    2021年4月26日
    1.0K