boosting、bagging、GBDT等集成學習算法的簡單比較
分類圖： 備註：GBDT算法做分類問題時，損失函數如果是指數損失函數時，則算法原理與Adaboost算法相同。 分類圖製作代碼如下： from graphviz import Digraph fig=Digraph(comment='Ensemble learning') fig.node('a','Ensemble learning') fig.node('b','boosting',f
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