发表评论取消回复
相关阅读
相关 【机器学习】集成学习代码练习(随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等)
> 本文是中国大学慕课《机器学习》的“集成学习”章节的课后代码。 > > 课程地址: > > https://www.icourse163.org/course/WZU-1
相关 机器学习算法GBDT的面试要点总结-上篇
[机器学习算法GBDT的面试要点总结-上篇][GBDT_-] 1.简介 gbdt全称梯度提升决策树,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法
相关 机器学习之Ensemble(Bagging、AdaBoost、GBDT、Stacking)
集成学习,其实就是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。 前面刚学的随机森林就是一种集成学习方法,随机森林(广义上的)就是由多个分类器,比如决策树,SVM等集合而成的一种模型
相关 梯度提升树GBDT原理
1.模型 提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree)。对分类问题决策树是二叉分类树,
相关 机器不学习:机器学习时代的三大神器:GBDT,XGBOOST和LightGBM
本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别,从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介
相关 机器不学习:机器学习时代三大神器GBDT、XGBoost、LightGBM
本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别,从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介
相关 GBDT原理小结
最近在做文本分类的工作,使用到了XGBoost用于多分类。因此本文针对自己学习的XGBoost相关知识进行简单记录,并延伸了GBDT的相关理论知识。 一、监督
相关 【机器学习基础】GBDT--梯度提升树实例分析完全解读
GBDT是集成学习中的一员,想要理解梯度提升,必须先理解什么是提升树,想理解提升树要了解什么是提升方法。 提升方法本身是采用了加法模型(基函数的线性组合)和前向分步算法,从弱
还没有评论,来说两句吧...