机器学习系列之GBDT
GBDT既可以用于回归，也可以用于分类。两者本质是一样的，分析流程也大致相同，区别在于loss function不同。 首先，介绍一下提升方法，boosting就是把一系列的弱学习器反复学习，然后组合成强学习器。对于提升方法，主要需要回答两个问题：第一个是每一轮学习过程中如何改变训练数据的权值或概率分布；第二个就是如何将弱分类器组合成强分分类器。 在前面讲到的Adaboost中，根据每次训练数据的
相关文章
- 1. 机器学习之GBDT、XGBoost
- 2. 机器学习之GBDT
- 3. 机器学习-GBDT
- 4. 机器学习之GBDT算法（待续）
- 5. 机器学习(23)之GBDT详解
- 6. 机器学习算法--GBDT
- 7. 机器学习算法-gbdt
- 8. 机器学习07-GBDT-python
- 9. 机器学习算法GBDT
- 10. 机器学习模型-GBDT
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
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. 机器学习之GBDT、XGBoost
- 2. 机器学习之GBDT
- 3. 机器学习-GBDT
- 4. 机器学习之GBDT算法（待续）
- 5. 机器学习(23)之GBDT详解
- 6. 机器学习算法--GBDT
- 7. 机器学习算法-gbdt
- 8. 机器学习07-GBDT-python
- 9. 机器学习算法GBDT
- 10. 机器学习模型-GBDT