f*******n
发帖数: 2665 | 1 Gradient Boosting Machine。A3忽悠我们公司用他们的Model。 |
c****t
发帖数: 19049 | 2 machine learning那边来的。一种optimization的方法 |
s*********e
发帖数: 1051 | 3 google Jerome friedman.
【在 f*******n 的大作中提到】
: Gradient Boosting Machine。A3忽悠我们公司用他们的Model。
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f*******n
发帖数: 2665 | 4 概念我是知道的，只是想问实际用过的人觉得效果如何。我们现在的model是logistic
regression |
c****t
发帖数: 19049 | 5 神马效果不效果的。这算法主要是可以稍改一下send到GPU里去加速。要是你们家的机
器有7个8个Tesla那用时可以减很多。
logistic
【在 f*******n 的大作中提到】
: 概念我是知道的，只是想问实际用过的人觉得效果如何。我们现在的model是logistic
: regression
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d******e
发帖数: 7844 | 6 这玩意只能输出点估计，你们确定要用？
【在 f*******n 的大作中提到】
: Gradient Boosting Machine。A3忽悠我们公司用他们的Model。
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f*******n
发帖数: 2665 | |
h***i
发帖数: 3844 | 8 gbm R 不是有现成的package么？
【在 d******e 的大作中提到】
: 这玩意只能输出点估计，你们确定要用？
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d******e
发帖数: 7844 | 9 跟有没有package没关系。
这玩意只有点估计，做Inference的能力非常有限。
比GAM的完善程度差多了。
【在 h***i 的大作中提到】
: gbm R 不是有现成的package么？
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s*********e
发帖数: 1051 | 10 gbm适用高维，gam可以吗？
【在 d******e 的大作中提到】
: 跟有没有package没关系。
: 这玩意只有点估计，做Inference的能力非常有限。
: 比GAM的完善程度差多了。
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d******e
发帖数: 7844 | 11 Boosting本身就有很强的regularization。
配合sparse regularization，GAM一样可以有不错的表现。
【在 s*********e 的大作中提到】
: gbm适用高维，gam可以吗？
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h***i
发帖数: 3844 | 12 ...........
gam就算了吧，assumption太强。
当然你可以test 一下addivitity了
gbm你要给CI之类的也是可以给的吧。
【在 d******e 的大作中提到】
: Boosting本身就有很强的regularization。
: 配合sparse regularization，GAM一样可以有不错的表现。
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d******e
发帖数: 7844 | 13 linear model大家都用了，有几个关心是不是真的additive啊。
【在 h***i 的大作中提到】
: ...........
: gam就算了吧，assumption太强。
: 当然你可以test 一下addivitity了
: gbm你要给CI之类的也是可以给的吧。
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A*******s
发帖数: 3942 | 14 如果仅仅是搞prediction的话，
assumption不重要吧
只要performance好就成...
interval estimates很多时候也没人关心 |
d******e
发帖数: 7844 | 15 如果只在乎performance好的话，上黑盒就好了。
【在 A*******s 的大作中提到】
: 如果仅仅是搞prediction的话，
: assumption不重要吧
: 只要performance好就成...
: interval estimates很多时候也没人关心
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h***i
发帖数: 3844 | 16 那就上RF得了，还能并行
【在 d******e 的大作中提到】
: 如果只在乎performance好的话，上黑盒就好了。
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d******e
发帖数: 7844 | 17 这些单一方法都不如直接搞ensemble，尤其是数据多的时候。
【在 h***i 的大作中提到】
: 那就上RF得了，还能并行
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