网站建设的功能模型会计培训班一般多少钱

网站建设的功能模型,会计培训班一般多少钱,文创产品设计作品欣赏,php根据ip 跳转网站图解说明#xff1a; 图1#xff1a;第一棵树尝试拟合数据#xff0c;但误差很大#xff08;红色虚线#xff09;。图2#xff1a;算出第一棵树的“残差”#xff08;也就是没做好的部分#xff09;。图3#xff1a;第二棵树专门去拟合这个残差#xff08;填坑#…图解说明图1第一棵树尝试拟合数据但误差很大红色虚线。图2算出第一棵树的“残差”也就是没做好的部分。图3第二棵树专门去拟合这个残差填坑。图4把两棵树加起来效果瞬间变好了机器学习竞赛中的**“刷榜神器”**——XGBoost。它的全称是eXtreme Gradient Boosting极致梯度提升。听名字就感觉很霸气对吧事实上它也确实很强。在很长一段时间里Kaggle全球最大的数据科学竞赛平台上拿冠军的队伍大半都在用它。如果你完全不懂算法没关系。我们先从它的老祖宗“提升树 (Boosting)”说起。1. 核心思想三个臭皮匠顶个诸葛亮XGBoost 属于Boosting家族。这个家族的逻辑我们之前在 Adaboost 里聊过把一堆水平一般的“弱分类器”组合起来变成一个“强分类器”。但是XGBoost 的组合方式和 Adaboost 不太一样。Adaboost是看谁做错了就加重谁的权重死磕错题。XGBoost (以及 GBDT)是**“填坑”**。举个生动的例子打高尔夫球 ⛳️假设你的目标是把球打进100米远的洞里。第一杆 (模型 1)你挥杆一击球飞了60米。现在的误差 (Residual)是100 - 60 40米。这就是我们要填的“坑”。第二杆 (模型 2)这一次你的目标不再是洞口而是填补那 40米 的差距。你轻轻一挥球飞了30米。现在的误差是40 - 30 10米。第三杆 (模型 3)你的目标是填补这10米的差距。你推了一把球滚了10米。进洞最终结果 第一杆(60) 第二杆(30) 第三杆(10) 100米。这就是 XGBoost 的核心逻辑每一个新模型都是为了去拟合上一个模型的“残差”也就是上一个模型没做好的部分。2. 为什么要叫 “Gradient” (梯度)你可能会问“这不就是填坑吗跟梯度有什么关系”在数学上“残差”预测值和真实值的差距其实就是**“负梯度”**方向。想象你在山上误差很大你想下山减小误差。梯度就是告诉你“哪个方向下山最快”的指南针。XGBoost 每次都在顺着这个最快的方向走所以它能用最少的步数最少的树把误差降到最低。3. 为什么要叫 “eXtreme” (极致)既然已经有了 GBDT (梯度提升树)为什么还要搞个 XGBoost因为它在工程实现上做到了极致。简单说就是快准狠1. 并行处理 (快) ⚡你可能会疑惑“XGBoost 不是一棵树接一棵树串行训练的吗怎么并行”没错树与树之间是串行的必须先有第一棵才能算残差种第二棵。但是在种每一棵树的时候XGBoost 做到了并行。举个栗子假设我们要根据“年龄”、“工资”、“学历”等 10 个特征来预测一个人会不会买房。在寻找“最佳分裂点”比如是按年龄分还是按工资分时普通算法先算“年龄”的最佳切分点算完再算“工资”的再算“学历”的……一个接一个慢吞吞。XGBoost它预先处理好了数据就像雇了 10 个工人。工人 A 负责算“年龄”。工人 B 负责算“工资”。工人 C 负责算“学历”。大家同时开工瞬间就选出了这一步的最佳特征。这就是它为什么能把 CPU 的所有核心都跑满速度飞快的原因。2. 正则化 (准) XGBoost 在它的核心公式里加了一个**“紧箍咒”**正则化项。它的原则是如果一棵树太复杂叶子太多或者判断太极端权重太大我就要罚你的分举个栗子我们要预测房价。普通模型 (容易过拟合)它可能会为了迎合训练数据生成一条奇葩规则“如果门牌号是 888 且门口有棵歪脖子树房价 1000万”。这在训练数据里可能是对的但换个小区这就完全失效了。XGBoost (有正则化)当它想添加“门口有歪脖子树”这条规则时它会算一笔账“加了这条规则误差确实小了一点点赚了 5 块钱。”“但是树变得更复杂了触发了正则化惩罚罚款 10 块钱。”结果5 - 10 -5。亏了决策砍掉这条规则只保留“面积大”、“地段好”这种通用的硬道理。这样训练出来的模型虽然在训练集上可能不如前者那么“完美”但在面对新数据时准确率会高得多。3. 自动处理缺失值 (狠) ️如果数据里有很多空缺比如有人没填年龄普通算法可能直接报错。XGBoost 会自动学习遇到空缺值是把它归到左边分支好还是右边分支好。4. XGBoost 的优缺点✅ 优点 (为什么它是神)精度惊人在结构化数据表格数据上它的表现几乎是统治级的。速度快经过各种工程优化比传统的 GBDT 快 10 倍以上。鲁棒性强不容易过拟合对缺失值不敏感。❌ 缺点 (也要注意)参数多它像一辆赛车虽然快但仪表盘上有几十个按钮参数。如果不会调参可能开不出最快速度。黑盒虽然比神经网络好解释一点但几百棵树堆在一起你也很难直观地说清楚到底是哪个特征起了决定性作用。5. 总结XGBoost就是一个追求极致的填坑大师核心逻辑一杆接一杆每一杆都只管填补剩下的距离拟合残差。极致优化利用并行计算、正则化等手段把速度和效果推到了极限。如果你在做数据挖掘比赛或者处理表格数据XGBoost绝对是你工具箱里必不可少的那把“屠龙刀”