陈天奇《Introduction to Boosted Trees》PPT 缩略版笔记
深入研究了一下陈天奇Boosted Tree的PPT，做了点简单的笔记，可以说是PPT的缩略版： 框架有了，截了些重要的图和公式。 虽然简略，但是足以学习大牛思考问题的方式。 Review of key concepts of supervised learning Elements in Supervised Learning Model Parameters Objective functio
相关文章
- 1. Introduction to Decision Trees
- 2. [翻译] 提高树算法的介绍（Introduction to Boosted Trees）
- 3. Introduction to Algorithms (AVL Trees, AVL Sort)
- 4. XGBoost Boosted Trees的介绍
- 5. Introduction to PyTorch 笔记
- 6. （XGBoost）提高树入门介绍（Inrtoduction to Boosted Trees）
- 7. Gradient Boosted Decision Trees（GBDT）详解
- 8. [笔记] Introduction to Shallow Language Processing
- 9. An Introduction to Recursion笔记
- 10. Introduction to random forests
- 更多相关文章...
- • ASP.NET Razor - 标记 - ASP.NET 教程
- • MySQL的版本以及版本号 - MySQL教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
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. Introduction to Decision Trees
- 2. [翻译] 提高树算法的介绍（Introduction to Boosted Trees）
- 3. Introduction to Algorithms (AVL Trees, AVL Sort)
- 4. XGBoost Boosted Trees的介绍
- 5. Introduction to PyTorch 笔记
- 6. （XGBoost）提高树入门介绍（Inrtoduction to Boosted Trees）
- 7. Gradient Boosted Decision Trees（GBDT）详解
- 8. [笔记] Introduction to Shallow Language Processing
- 9. An Introduction to Recursion笔记
- 10. Introduction to random forests