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標(biāo)簽 > gbdt
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為什么GBDT用回歸樹不用分類樹?CART決策樹是怎么計算基尼值呢?
集成學(xué)習(xí)Boosting一族將多個弱學(xué)習(xí)器(或稱基學(xué)習(xí)器)提升為強學(xué)習(xí)器,像AdaBoost, GBDT等都屬于“加性模型”(Additive Mode...
圖中共有兩棵樹,x為一條輸入樣本,遍歷兩棵樹后,x樣本分別落到兩顆樹的葉子節(jié)點上,每個葉子節(jié)點對應(yīng)LR一維特征,那么通過遍歷樹,就得到了該樣本對應(yīng)的所有...
2019-03-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LRGBDT 3535 0
通過學(xué)習(xí)PPT地址和xgboost導(dǎo)讀和實戰(zhàn)地址來對xgboost原理和應(yīng)用分析
關(guān)于xgboost的原理網(wǎng)絡(luò)上的資源很少,大多數(shù)還停留在應(yīng)用層面,本文通過學(xué)習(xí)陳天奇博士的PPT和xgboost導(dǎo)讀和實戰(zhàn)地址,希望對xgboost原理...
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