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標(biāo)簽 > gbdt
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為什么GBDT用回歸樹(shù)不用分類樹(shù)?CART決策樹(shù)是怎么計(jì)算基尼值呢?
集成學(xué)習(xí)Boosting一族將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器(或稱基學(xué)習(xí)器)提升為強(qiáng)學(xué)習(xí)器,像AdaBoost, GBDT等都屬于“加性模型”(Additive Mode...
摘要 在濕化學(xué)加工中,制造需要表面清潔度和表面光滑度。有必要完美地控制所有工藝參數(shù),特別是對(duì)于常見(jiàn)的清潔技術(shù)RCA clean (SC-1和SC-2) ...
圖中共有兩棵樹(shù),x為一條輸入樣本,遍歷兩棵樹(shù)后,x樣本分別落到兩顆樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)上,每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)LR一維特征,那么通過(guò)遍歷樹(shù),就得到了該樣本對(duì)應(yīng)的所有...
2019-03-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LRGBDT 3470 0
通過(guò)學(xué)習(xí)PPT地址和xgboost導(dǎo)讀和實(shí)戰(zhàn)地址來(lái)對(duì)xgboost原理和應(yīng)用分析
關(guān)于xgboost的原理網(wǎng)絡(luò)上的資源很少,大多數(shù)還停留在應(yīng)用層面,本文通過(guò)學(xué)習(xí)陳天奇博士的PPT和xgboost導(dǎo)讀和實(shí)戰(zhàn)地址,希望對(duì)xgboost原理...
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