XGBoost的一点小笔记
在说明XGboost之前，需要先了解一下几个知识点 CART树 CART与ID3和C4.5相同都由特征选择，树的生成，剪枝组成。但ID3和C4.5用于分类，CART可用于分类与回归。 CART是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布，与ID3和C4.5的决策树所不同的是，ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的，每个节点下的叉树由该节点特征的取值种类而定，比如特征年龄分为（青年，中
相关文章
- 1. XGBoost笔记
- 2. XGBoost 论文笔记
- 3. xgboost 学习笔记
- 4. XGBoost论文笔记
- 5. es6的一些小知识点笔记
- 6. 20181125 XGBoost 学习笔记
- 7. XGBoost学习笔记（2）
- 8. XGBoost学习笔记（1）
- 9. 笔记(总结)-XGBoost的前世今生
- 10. xstream 的一点笔记
- 更多相关文章...
- • MySQL的优势（优点） - MySQL教程
- • Hibernate的一级缓存 - Hibernate教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • RxJava操作符（一）Creating Observables
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. XGBoost笔记
- 2. XGBoost 论文笔记
- 3. xgboost 学习笔记
- 4. XGBoost论文笔记
- 5. es6的一些小知识点笔记
- 6. 20181125 XGBoost 学习笔记
- 7. XGBoost学习笔记（2）
- 8. XGBoost学习笔记（1）
- 9. 笔记(总结)-XGBoost的前世今生
- 10. xstream 的一点笔记