梯度提升决策树：机器学习技法第十一讲

"这是一份关于机器学习的英文课件，第十一讲的主题是Gradient Boosted Decision Tree（梯度提升决策树），由国立台湾大学资讯工程系的Hsuan-Tien Lin教授讲解。课件涵盖了从随机森林到Adaptive Boosted Decision Tree（AdaBoost-DTree）的转变，以及优化视角下的AdaBoost和Gradient Boosting算法的总结。" 主要内容分析： 1. **Kernel Models（核模型）** 在机器学习中，核模型是一种用于处理非线性问题的方法，它通过映射数据到高维空间来实现线性可分。例如，支持向量机（SVM）就是一种常用的核模型，其利用核函数将低维空间中的非线性关系转化为高维空间的线性关系。 2. **Aggregation Models（聚合模型）** 聚合模型是通过组合多个预测特征来构建预测模型。在本课件中，随机森林（Random Forest）被提及，它是一种典型的聚合模型，通过构建并结合多棵决策树来提高预测性能，同时实现特征选择和验证。 3. **Random Forest（随机森林）** 随机森林是一种集成学习方法，它通过bagging（自助采样法）构建多棵决策树，每棵树都是在随机选取的子集样本和特征上训练的。这些树的预测结果会进行投票或平均，从而得出最终的预测。 4. **AdaBoost-DTree（AdaBoost决策树）** AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种迭代的弱学习器增强算法，它通过调整样本权重，使得每次迭代都专注于那些前一轮被错误分类的样本。AdaBoost-DTree是将AdaBoost应用于决策树，通过迭代地训练和结合多棵决策树来提升整体性能。 5. **Gradient Boosting（梯度提升）** 梯度提升是一种逐步优化的过程，它通过迭代添加新模型来最小化残差，即目标函数的负梯度。每个新模型都是对当前模型预测误差的负梯度方向上的一个近似。这种方法能够有效地组合一系列弱预测器，形成一个强预测器。 6. **Optimization View of AdaBoost（AdaBoost的优化视角）** 在优化视角下，AdaBoost可以看作是寻找损失函数最小化的梯度下降过程，每一轮迭代都在数据权重分布上进行，以优化整个模型的性能。 7. **Summary of Aggregation Models（聚合模型总结）** 课件可能在此处总结了包括随机森林、AdaBoost在内的聚合模型的关键点，强调它们在提升模型性能和应对过拟合方面的优势。 通过这堂课，学习者可以深入了解决策树的增强方法，以及如何通过集成学习策略提高机器学习模型的准确性和泛化能力。这些技术在实际应用中，如分类、回归和异常检测等任务中都有广泛的应用。