本文来介绍下xgboost算法的联邦学习实现方式(称为SecureBoost),同样也是不需要第三方的两方实现方式。 1、原理 1.1、XGBoost的基本原理 首先,来看一下梯度提升树的目标函数(XGBoost运用二阶展开来近似表达损失函数): (1)L(t)≈∑i=1n[l(yi,y^i(t−1))+gift(xi)+12hift2(xi)]+Ω(ft) 其中: Ω(ft)...
二叉树(Binary Tree)是n(n>=0)个结点的有限集合,该集合或者为空集(空二叉树),或者由一个根结点和两颗互不相交的,分别称为根结点的左子树和右子树组成。 二叉树的五种基本形态: 三个结点的二叉树有五种形态: 2、二叉树的性质 在二叉树的第 i 层上至多有 2^(i - 1) 个结点。 对于任何一颗二叉树T,...
//根据key,从树中找出对应的值 public Value get(Key key) { // 从root树找到key的值 return get(root,key); } //从子树x中,找出key对应的值 private Value get(Node x, Key key) { //x树为null if(x==null) return null; //x树不为null int compare = key.compareTo(x.key); //如果key...
基于信息论的决策树算法有:ID3, CART, C4.5等算法。 ID3 算法是由Ross Quinlan发明的,建立在“奥卡姆剃刀”的基础上,越简单的决策树越优于越大的决策树(Be Simple),ID3算法中,根据信息论的信息增益来进行评估和特征的选择,每次选择信息增益最大的特征作为判断模块。ID3算法可以用于划分标称型数据集,没有剪枝的过...
算法导论--最小生成树 最小生成树:在连通网的所有生成树中,所有边的代价和最小的生成树,称为最小生成树。 image.png 1.Kruskal算法 此算法可以称为“加边法”,初始最小生成树边数为0,每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边,加入到最小生成树的边集合里。
决策树算法是一种用于分类和回归问题的机器学习算法。它通过构建一个树状结构来表示不同的决策路径,每个节点代表一个特征属性的判断,而每个分支代表一个可能的结果。在分类问题中,决策树算法可以根据输入的特征属性将实例分到不同的类别中;在回归问题中,决策树算法可以根据输入的特征属性预测一个连续值。
ID3 算法是建立在奥卡姆剃刀(用较少的东西,同样可以做好事情)的基础上:越是小型的决策树越优于大的决策树。 1.1 思想 从信息论的知识中我们知道:期望信息越小,信息熵越大,从而样本纯度越低。ID3 算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择,选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能...
本篇主要图文讲解最小生成树的实现和算法。 一、最小生成树 最小生成树(minimum spanning tree)是由n个顶点,n-1条边,将一个连通图连接起来,且使权值最小的结构。最小生成树可以用Prim(普里姆)算法或kruskal(克鲁斯卡尔)算法求出。 此外还可以用bfs和dfs生成,分别叫bfs生成树和dfs生成树。 例: 二、Prim(...
决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross
Microsoft 决策树算法是一种分类和回归算法,用于对离散属性和连续属性进行预测建模。 对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。 它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态。 具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列。 例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名...