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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