提升树算法，梯度提升（GBDT）
提升模型是提升树算法的前提。提升模型的基本思想就是多个简单的模型线性组合成一个最终的模型，提升树算法的实现当然也是这个思路。看过好多的介绍，基本上在提升树算法中，每个简单的模型都是一颗树高为1的二叉树模型，因为每次都是选择一个特征及特征值，然后将数据集分开为不同的集合，然后对其进行相应的线性组合。当然可以简单的这么理解，下面结合自己的理解介绍一下提升树算法。 当然理解
相关文章
- 1. BDT(提升树)GBDT(梯度提升树)
- 2. 提升树，梯度提升树（GBDT）笔记
- 3. 梯度提升树GBDT原理
- 4. GBDT(梯度提升决策树)
- 5. GBDT 梯度提升决策树
- 6. 梯度提升回归树（GBDT）
- 7. GBDT梯度提升回归树
- 8. 梯度提升树(GBDT)原理小结
- 9. GBDT梯度提升分类树原理
- 10. 梯度提升树
- 更多相关文章...
- • Eclipse 悬浮提示 - Eclipse 教程
- • Scala 提取器(Extractor) - Scala教程
- • 算法总结-广度优先算法
- • 算法总结-深度优先算法
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. BDT(提升树)GBDT(梯度提升树)
- 2. 提升树，梯度提升树（GBDT）笔记
- 3. 梯度提升树GBDT原理
- 4. GBDT(梯度提升决策树)
- 5. GBDT 梯度提升决策树
- 6. 梯度提升回归树（GBDT）
- 7. GBDT梯度提升回归树
- 8. 梯度提升树(GBDT)原理小结
- 9. GBDT梯度提升分类树原理
- 10. 梯度提升树