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gbdt模型，什么是粒子的標(biāo)準(zhǔn)模型

來源：整理時間：2023-08-21 19:21:52 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，什么是粒子的標(biāo)準(zhǔn)模型
2，為什么邏輯回歸和gbdt融合效果不錯
3，gbdt多分類預(yù)測結(jié)果代表什么意思
4，什么是標(biāo)準(zhǔn)的十階段經(jīng)濟(jì)周期模型
5，機(jī)器學(xué)習(xí)算法中GBDT和XGBOOST的區(qū)別有哪些
6，什么叫標(biāo)準(zhǔn)線性固體模型

1，什么是粒子的標(biāo)準(zhǔn)模型

自然界有四種基本作用力：萬有引力，作用力，萬有引力和強(qiáng)作用力。電磁力和弱作用力已經(jīng)被統(tǒng)一成為電弱理論。標(biāo)準(zhǔn)模型便是在次原子尺度下希望統(tǒng)合電弱作用力和強(qiáng)作用力的理論。

什么是粒子的標(biāo)準(zhǔn)模型

2，為什么邏輯回歸和gbdt融合效果不錯

邏輯斯蒂回歸是一個非常經(jīng)典的二項分類模型，也可以擴(kuò)展為多項分類模型。其在應(yīng)用于分類時的過程一般如下，對于給定的數(shù)據(jù)集，首先根據(jù)訓(xùn)練樣本點學(xué)習(xí)到參數(shù)w,b;再對預(yù)測點分別計算兩類的條件概率，將預(yù)測點判為概率值較大的一類。

你說呢...

為什么邏輯回歸和gbdt融合效果不錯

3，gbdt多分類預(yù)測結(jié)果代表什么意思

二分類，就是說把數(shù)據(jù)分成2類，要么A，要么B。。。。。算法結(jié)果上，會計算出一個打分，比如這個模型認(rèn)為這個數(shù)據(jù)的最終分?jǐn)?shù)是0.6，如果你把A類的閾值定在0.5，那么這個數(shù)據(jù)它就是A類。。。

傳統(tǒng)gbdt以cart作為基分類器，xgboost還支持線性分類器

gbdt多分類預(yù)測結(jié)果代表什么意思

4，什么是標(biāo)準(zhǔn)的十階段經(jīng)濟(jì)周期模型

1909年，羅杰·沃德·巴布森出版了有關(guān)經(jīng)濟(jì)周期問題的著作《貨幣累積的商業(yè)晴雨表》(第一版)，他的這本書對歷史上的經(jīng)濟(jì)危機(jī)進(jìn)行了透徹分析，他的主要觀點是過度投資與增加貨幣供給總是會導(dǎo)致負(fù)面的反應(yīng)。這本書的主要目的，正如其書名所暗示的，在于勸告股票市場上的投機(jī)者。在他給出的忠告里，他著重強(qiáng)調(diào)了所謂"標(biāo)準(zhǔn)的十階段經(jīng)濟(jì)周期模型"：　　1 提高貨幣利率；　　2 債券價格下跌；　　3 股票價格下跌；　　4 商品價格下跌；　　5 房地產(chǎn)價格下跌；　　6 貨幣利率較低；　　7 債券價格上漲；　　8 股票價格上漲；　　9 商品價格上漲；　　10 房地產(chǎn)價格上漲。

5，機(jī)器學(xué)習(xí)算法中GBDT和XGBOOST的區(qū)別有哪些

嘗試回答一下首先xgboost是Gradient Boosting的一種高效系統(tǒng)實現(xiàn)，并不是一種單一算法。xgboost里面的基學(xué)習(xí)器除了用tree(gbtree)，也可用線性分類器(gblinear)。而GBDT則特指梯度提升決策樹算法。xgboost相對于普通gbm的實現(xiàn)，可能具有以下的一些優(yōu)勢：顯式地將樹模型的復(fù)雜度作為正則項加在優(yōu)化目標(biāo)公式推導(dǎo)里用到了二階導(dǎo)數(shù)信息，而普通的GBDT只用到一階允許使用column(feature) sampling來防止過擬合，借鑒了Random Forest的思想，sklearn里的gbm好像也有類似實現(xiàn)。4.實現(xiàn)了一種分裂節(jié)點尋找的近似算法，用于加速和減小內(nèi)存消耗。5.節(jié)點分裂算法能自動利用特征的稀疏性。6.data事先排好序并以block的形式存儲，利于并行計算7.cache-aware, out-of-core computation，這個我不太懂。。8.支持分布式計算可以運(yùn)行在MPI，YARN上，得益于底層支持容錯的分布式通信框架rabit。

6，什么叫標(biāo)準(zhǔn)線性固體模型

http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_linear_solid_model 麥克斯韋和Kelvin模型的結(jié)合

維歇特模型顯示標(biāo)準(zhǔn)線性固體模型有效結(jié)合maxwell模型和并行hookean春天。粘性材料為藍(lán)本互相彈簧和緩沖器系列，這兩者是一個孤獨(dú)的春天并行。對于這個模型，本構(gòu)關(guān)系是：一個恒定的壓力下，模型的材料將瞬間變形，一些菌株，這是應(yīng)變的彈性部分，之后它會繼續(xù)變形和漸近接近穩(wěn)態(tài)應(yīng)變。這最后一部分是粘稠的應(yīng)變部分。標(biāo)準(zhǔn)線性固體模型雖然是比麥克斯韋和開爾文 - 沃伊特模型預(yù)測材料的反應(yīng)更準(zhǔn)確，數(shù)學(xué)，它返回不正確的結(jié)果在特定負(fù)載條件下的應(yīng)變和計算是相當(dāng)困難的。廣義maxwell模型也被稱為麥克斯韋-維歇特模型(麥克斯韋和e維歇特后4 5)的線性粘彈性模型是最一般的形式。它考慮放寬限制，不會發(fā)生在一個單一的時間，但在時間分布。由于不同的長度與短的貢獻(xiàn)小于較長的分子片段，有一個不同的時間分配。維歇特模型顯示，有許多彈簧緩沖器麥克斯韋元素是必要的，準(zhǔn)確地反映分布。右邊的圖顯示了廣義維歇特模型6應(yīng)用范圍：金屬和合金在溫度低于一季度他們絕對熔化溫度(以k表示)。在一維的松弛試驗，材料受到突然的應(yīng)變，在測試期間保持不變，應(yīng)力測量是隨著時間的推移。初始應(yīng)力是由于該材料的彈性響應(yīng)。然后，隨著時間的推移，由于在材料的粘性效應(yīng)應(yīng)力松弛。通常情況下，無論是拉伸，壓縮，批量壓縮，或剪應(yīng)變應(yīng)用?？梢耘鋫鋽?shù)的方程，稱為模型，所產(chǎn)生的壓力與時間的數(shù)據(jù)。只有符號的變化，根據(jù)應(yīng)用型應(yīng)變表示：拉伸，壓縮放松，剪切表示，大部分表示。prony級數(shù)的剪切松弛其中是一次完全放松材料的長期模量，松弛時間(不要混淆圖)，其價值越高，時間越長，需要放松壓力。數(shù)據(jù)擬合方程使用，以最大限度地減少預(yù)測和數(shù)據(jù)值之間的誤差最小化的算法調(diào)整參數(shù)()。7 剪切彈性模量時，這種形式很方便，從獨(dú)立的松弛數(shù)據(jù)和/或數(shù)據(jù)的計算機(jī)實現(xiàn)，取得時需要指定的彈性性質(zhì)，分別從粘性。蠕變試驗通常是比一張一弛，更容易執(zhí)行，所以大多數(shù)數(shù)據(jù)是可用的(蠕變)遵守與時間。9不幸的是，沒有已知的封閉形式(蠕變)遵守系數(shù)的普羅尼系列。因此，如果一個人有蠕變數(shù)據(jù)，這是不容易得到8權(quán)宜之計的方式來獲得這些系數(shù)是以下(放松)的普羅尼系列，例如需要英寸系數(shù)。首先，適合已關(guān)閉在遵守和放松的形式解決方案的模型與蠕變數(shù)據(jù)，例如麥克斯韋kelvin模型(公式7.18-7.19)10或標(biāo)準(zhǔn)的實體模型(公式7.20-7.21)10(7.1.3節(jié))。一旦被稱為蠕變模型參數(shù)，生產(chǎn)與原始數(shù)據(jù)相同的時間共軛松弛模型松弛偽數(shù)據(jù)。最后，適應(yīng)prony級數(shù)的偽數(shù)據(jù)。溫度對粘彈行為次級債券聚合物不斷突破和改革由于熱運(yùn)動。應(yīng)力的應(yīng)用有利于比其他一些構(gòu)象，使聚合物分子會逐漸隨著時間的推移，“流”到最惠國待遇構(gòu)。11由于熱運(yùn)動是一個因素，隨著變形的聚合物粘彈性性質(zhì)的變化或溫度降低。在大多數(shù)情況下，定義作為施加壓力的比例隨時間變化的應(yīng)變，蠕變模量，隨溫度升高而降低。一般來說，在溫度相關(guān)因素的增加數(shù)在傳授下恒定應(yīng)力等應(yīng)變所需的時間減少。換句話說，它需要較少的工作，舒展了粘彈性材料在較高的溫度，在較低的溫度比它的距離相等。