机器学习教程 之 加性模型：GBDT退化为AdaBoost原理
Gradient boosting是一种广泛被用于回归、分类和排序任务的集成方法，于2001年被Friedman提出 该类算法通过以上一轮基学习器的误差的负梯度为训练目标训练本轮的基学习器，不断降低集成模型在训练集上的偏差实现高精度的集成 基于Gradient Boosting算法的学习器被称为Gradient Boosting Machine（GBM），如果说AdaBoost是boosting方
相关文章
- 1. 机器学习模型-GBDT
- 2. 机器学习教程 之 Boosting 与 bagging：集成学习框架
- 3. 机器学习七之随机森林、Adaboost、GBDT
- 4. 机器学习算法（14）之boosting算法之Adaboost、GBDT
- 5. 为什么机器学习模型在生产中会退化？
- 6. 【机器学习】GBDT算法原理
- 7. GBDT原理及和Adaboost的区别
- 8. 【机器学习算法】【14】--boosting算法之Adaboost、GBDT
- 9. 机器学习算法之Adaboost原理和计算过程
- 10. 机器学习之AdaBoost
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • 网站主机教程 - 网站主机教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
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
