集成学习（随机森林,提升方法-Adaboosting、Boosting tree、GBDT）
参考了统计学习方法，西瓜书，Machine Learnig with python做的总结，还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的，所以格式有些问题，有些东西还待完善… 参考的博客https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html， https://blog.csdn.net/qq_222385
相关文章
- 1. AdaBoost、提升树 、Boosting、RF随机森林
- 2. python机器学习库sklearn——集成方法（Bagging、Boosting、随机森林RF、AdaBoost、GBDT）
- 3. Machine Learning-L12-集成学习：Boosting/Bagging/随机森林
- 4. bagging、boosting、随机森林、GBDT、xgboost
- 5. bagging、boosting，adaboost，随机森林和GBDT
- 6. 集成学习、Bagging、随机森林、Boosting和Stacking方法的对比详述
- 7. 机器学习——Boosting、提升树、随机森林（Random Forest）学习笔记
- 8. 集成学习——Boosting之提升树（Boosting tree）、梯度提升树（GBDT）、XGBoost
- 9. 集成学习中boosting、bagging、随机森林算法的介绍
- 10. 4.3.4.集成学习（一） - 袋装法(Bagging)，提高法(Boosting)，随机森林(Random Forest)
- 更多相关文章...
- • 网站主机提供商 - 网站主机教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • 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。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. AdaBoost、提升树 、Boosting、RF随机森林
- 2. python机器学习库sklearn——集成方法（Bagging、Boosting、随机森林RF、AdaBoost、GBDT）
- 3. Machine Learning-L12-集成学习：Boosting/Bagging/随机森林
- 4. bagging、boosting、随机森林、GBDT、xgboost
- 5. bagging、boosting，adaboost，随机森林和GBDT
- 6. 集成学习、Bagging、随机森林、Boosting和Stacking方法的对比详述
- 7. 机器学习——Boosting、提升树、随机森林（Random Forest）学习笔记
- 8. 集成学习——Boosting之提升树（Boosting tree）、梯度提升树（GBDT）、XGBoost
- 9. 集成学习中boosting、bagging、随机森林算法的介绍
- 10. 4.3.4.集成学习（一） - 袋装法(Bagging)，提高法(Boosting)，随机森林(Random Forest)