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机器学习算法之Catboost
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库,是Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征),也是基于梯度提升决策树的机器学习框架。 CatBoost这个名字来自两个词“Category…
机器学习算法之LightGBM
上一篇文章介绍了一个梯度提升决策树模型XGBoost,这篇文章我们继续学习一下GBDT模型的另一个进化版本:LightGBM。LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员,由微软提供,它和XGBoost一样是对GBDT的高效实现,原理上它和GBDT及XGBoost类似…
机器学习算法之XGBoost
在上一篇Boosting方法的介绍中,对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。 全称:eXtreme Gradient Boosting 作者:陈天奇(华盛顿大学博士) 基础:GBDT 所属:boosting迭代…
采用时间序列预测股价变化
在数学上,随机过程被定义为一族时间随机变量,即{x(t),t∈T},其中T表示时间t的变动范围。当T={0,±1,±2,…}时,此类随机过程x(t)是离散时间t的随机函数,称为时间序列。时间序列的构成要素有:长期趋势,季节变动,循环变动,不规则变动: 长期趋势(T)是在较长时期…
机器学习算法之树回归
在前面的文章中介绍了基本的线性回归模型属于全局的模型(除局部加权线性回归外),在线性回归模型中,其前提是假设全局的数据之间是线性的,通过拟合所有的样本点,训练得到最终的模型。然而现实中的很多问题是非线性的,当处理这类复杂的数据的回归问题时,特征之间的关系并不是简单的线性关系,此时
机器学习算法之岭回归、Lasso回归和ElasticNet回归
在处理较为复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归算法通常会出现预测精度不够,如果模型中的特征之间有相关关系,就会增加模型的复杂程度。当数据集中的特征之间有较强的线性相关性时,即特征之间出现严重的多重共线性时,用普通最小二乘法估计模型参数,往往参数估计的方差太大,此时,求解出来的…
机器学习算法之逻辑回归
逻辑回归算法的名字里虽然带有“回归”二字,但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的。简单来说, 逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的…
机器学习算法之线性回归
线性回归是统计学总最常用的算法之一。从根本上来说,当你想表示两个变量间数学关系时,就可以使用线性回归。当你使用它时,你首先假设输出变量(有时称为响应变量、因变量或标签)和预测变量(有时称为自变量、解释变量或特征)之间存在线性关系。当然这种线性关系也可能存在于一个输出变量和数个预…
机器学习算法之决策树
决策树(decision tree)是一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,从根节点到叶节点所经历的路径对应一个判定测试序列。决策树可…
KNN算法实战:验证码的识别
识别验证码的方式很多,如tesseract、SVM等。前面的几篇文章介绍了KNN算法,今天主要学习的是如何使用KNN进行验证码的识别。 本次实验采用的是CSDN的验证码做演练,相关的接口:https://download.csdn.net/index.php/rest/tool…
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