gbm

一、媒介：GB：Game Boy专用卡带GBC：Game Boy游戏卡带及Game Boy Color专用彩色游戏卡带。GBA：GBA专用卡带、GB专用烧录卡带二、性质：GB：是任天堂Game&Watch后的后续商品。GB有三个改版机型，分别是小尺寸的GBP，加入背光功能的GBL，及彩色的GBC。GBC：原型任天堂Game Boy改进版。GBA：是任天堂公司于2001年3月21日发售的第二代便携式游戏机。三、特点：GB：支持玩家联机双打，通过适配器更能让最多4名玩家连线GBC：与GB软件兼容并且提供了颜色，颜色是通过液晶显示器显示的，显示尺寸和电池都与GB相同。GBA：GBA不仅能够和GBA联机，更可以和早期Game Boy甚至Nintendo Game Cube连接使得游戏内容更加丰。扩展资料GBA有两个改版机型，分别是2003年上市的GBA SP，和2005年上市的GBM。 截止到2010年，GBA总全球累计售出8151万部。任天堂GBA的下一代掌机为任天堂DS。GB的推出了许多相关周边，包括交流电电源，屏幕放大镜，专用照明灯，GB照相机，GB打印机等，还有一些现在看颇为超前的构思，如震动功能，体感输入的尝试，后来的Game Boy Color还可利用红外通信机能与专用的计步器交换资料，对应某些游戏中的小游戏。Game Boy Color是一种电池驱动彩色屏幕携带式电子游戏机。出名的游戏卡带比如有《口袋妖怪》分别有金，银，水晶系列、三国志系列、热血系列、塞尔达传说系列、游戏王系列、吞食天地系列、勇者斗恶龙系列。参考资料来源：百度百科-GB参考资料来源：百度百科-GBC参考资料来源：百度百科-GBA

gbm在中国的发病率为百分之3.2。根据查询相关公开信息：GBM在医学上可以表示为多形性胶质母细胞瘤或者是肾小球基底膜，是多形性胶母细胞瘤是星形细胞瘤中恶性程度最高，据数据统计，中国的发病率比较低，在百分之3.2。

最开始是GBA后来 出的GBA SP 变成了 折叠机，多了背光再后来的 GBM 非常小巧，就像以前FC的手柄一样屏幕更透亮

GameBoy micro（简称GBM）　　电源：内置充电锂离子电池　　尺寸：101mm*50mm*17.2mm　　续航时间：6-10小时　　重量：约80g　　充电时间：约2.5小时充满　　颜色：铂金色/玛瑙黑　　对应游戏：Game Boy Advance游戏　　面板：可随意自由更换　　内存：288KB WRAM ＋ 96KB VRAM　　屏幕：背光LCD（5级亮度调节）　　CPU：32bit RISC-CPU ＋ 8bit CISC-CPU　　屏幕尺寸：对角2英寸（28.32mm*42.48mm）　　声音输出：扬声器+立体声耳机输出　　屏幕点阵：240*160　　屏幕色显：32000色　　附注：可安装腕带，携带方便说白了还是GBA，只不过改个样子改个名字

电力里GBM==GBM是个多领域里活跃的缩略词。缺少上下文就只能指望提问者自己去解决啦。GBM:Gaussian Beam Model 高斯光束的模型GBM:Green Belt Movement 绿带运动要理解其具体含义需要提供足够的上下文等语境。提问者应该有更好的专业背景和渠道去了解其含义。

除了游戏用语外，还可以这样想象：第一个是搞，第三个是毛。或者第一个是干，第三个是吗。

如果你问的是bgm的话，是背景音乐的意思BackGround Music

是BGM吧。

香港特区政府颁发的一种勋章

gbm是实施具有中国特色的公路标准化、美化建设工程的简称。GBM工程是实施具有中国特色的公路标准化、美化建设工程的简称。在1987年3月第一次正式提出，同时决定在鯠垍头筿107国道率先试行。GBM工程是交通部为改善和提高现有公路技术状况，推进公路标准化、美化建设进程的一项重要措施，被称为我国公路继增加里程、提高质量之后的“第三次飞跃”。到1998年年底，我国已有7.5万公里公路实现了GBM工程。GBM工程的发展：GBM工程的要求，是使公路达到路成型、树成行、路肩内外边缘、水沟、边坡一条线，排水畅通，路况质量良好，路容整洁美观，绿化、交通工程设施及附属设施齐全完好。普通国省干线公路GBM工程建设历经15年，促进了公路养护理念和养护方式转变，显著提高了公路养护质量，改善了路况技术状况。

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在理解GBDT之前，我们需要知道什么是GBM，GBM的全称是Gradient Boosting Machines，它是1999年被Jerome Friedman在他的论文中提出来的，从名字中我们可以知道这个算法的关键词：G(Gradient)、B(Boosting)。 为了理解GBM，首先我们需要知道什么是B(Boosting)： Boosting是集成方法中的一种， 集成方法的主要思想是利用一定的手段学习出多个基学习器，而且这多个基学习器要求是弱学习器，然后将多个基学习器进行组合。boosting方法通过分步迭代（stage-wise）的方式来构建模型，每一步迭代构建的弱学习器都是为了弥补已有模型的不足。 G(Gradient)是指用来最小化损失函数的方法，传统的Boosting模型，如Adaboost，最小化损失函数的方式是，每次迭代后，通过更新样本权重分布（分对的样本权重变小，分错的样本权重变大），让后一个基学习器更加关注分错的样本，这样一轮轮的迭代下去，从而达到使损失函数最小化的目标。Adaboost的损失函数是指数损失函数，所以比较好用数学推导的方式去计算每一次迭代时让损失函数达到最小值的最优解，但是其它的损失函数可能不那么容易优化，为了找到一种通用的最优化损失函数的方法，Gradient Boosting被提出来了，Gradient Boosting是指每一步迭代，都是用损失函数的负梯度来拟合弱学习器，以达到使损失函数最小化的目的，GBM 在损失函数的选择上有更大的灵活性。这和梯度下降法的思想是一样的，通过找到使损失函数下降最快的方向，一步一步逼近最小值点，大家可以参考我的另外一篇文章：‘梯度下降和牛顿法"。 我们用 来表示我们的总模型，其中第m步后的模型，可以用上一轮迭代之后的模型 加上本轮学习的基学习器 然后再乘以一个 表示， 和梯度下降中的步长意义是一样的，表示这一步应该走多远： 让我们来看看GBM的训练步骤（以下图片来自维基百科） GBM中最常用的基学习器是CART回归树，该类GBM算法也叫GBDT。 为什么要选择决策树做基学习器呢，因为决策树有很多优点： 因为基学习器是决策树，所有GBDT在GBM算法的基础上做了一点修改，以更好的发挥决策树的优点。 因为是树模型，所以 可以用 表示，其中 是第m个基决策树的叶子节点数， 是每个叶子节点的值，那么原先的 就可以写成 ， 把 放到求和里面去，就变成了 我们来看看GBDT的训练步骤： 大家可能会有一个疑问，按照上面的步骤，好像(2.1)和(2.2)没什么作用，其实(2.1)和(2.2)是用来确定树结构的，训练后树的每个叶子节点的值通过(2.3)的方式确定，有几个叶子节点，就有几个 值，这样每一步迭代就有多个参数可以调节来进一步改善拟合的质量，使损失函数最小化。 不管是分类问题，还是回归问题，GBDT使用的决策树都是CART回归树，为什么回归树可以解决分类问题呢，因为GBDT基学习器拟合的是负梯度值，负梯度是一个实数，所以基学习器解决的其实是一个回归问题。 回归问题最常见的损失函数有误差平方和、绝对误差等损失函数。 如果损失函数是误差平方和： 此时我们把它叫做 LS_TreeBoost ，具体实现如下： 如果损失函数是绝对误差： 此时我们把它叫做 LAD_TreeBoost ，具体实现如下： 分类问题最常见的损失函数有对数损失函数和指数损失函数。 如果损失函数为对数损失： ， 其中， 此时我们把它叫做 _TreeBoost ，具体实现如下： 最后应用的时候，还需要通过sigmoid函数，将输出结果转换成概率p，转换公式如下： 上式是作者论文中关于 _TreeBoost 的算法流程图，在2.1中，其实我们无法一眼看出这个负梯度值究竟是什么。 现在我们将 改为 ，损失函数为 ，其中 算法流程如下： 现在我们以分类问题，损失函数为对数损失函数，来推导初始化值、负梯度、叶子节点的值的由来。 已知： ， 损失函数为 ，其中 1、负梯度值推导 将 值带入 中，得 对上式求导，并取负，则得到我们的负梯度值： 2、初始化值推导 我们知道，初始化值的目标是： 对损失函数求导，并令导数=0，则可求出最优的 导数的运算法则有： 由上可知，每个样本的导数（梯度）为： 加总所有样本的导数，得到总体样本的导数为： 令导数=0，得 又因为对所有的样本，初始化的 都是一样的，所有上式可以写成 从而可得到： 3、叶子节点值 我们知道，每个叶子节点对应的最优的 上式没有闭式解，我们用近似值去替代它，这里用到二阶泰勒展开式去近似： 由于 已知，上面的一阶导、二阶导和 是一个常数 其中： 上式其实就是一个一元二次方程 ，我们知道，一元二次方程取极值的地方就是 ； 当 >0时， 为最小值， 当 <0时， 为最大值； 上式 是一个大于0的值，所以当 时取到最小值 带入上式得： 最终： 在实际应用中，为了防止GBDT过拟合，我们一般有如下处理操作： 4和5都是对每颗树的复杂度进行处理，其他任何控制决策树生长的方法都可以使用。

gtl gbl为线路外层gts gbs为防焊层gto gbo为字符层drl 为钻孔层gko 为外形层gpt gpb 为喷锡层gdl 为分孔图ggl为孔图