Adaboost（監督學習）
集成方法在函數模型上等價於一個多層神經網絡，兩種常見的集成方法爲Adaboost模型和RandomTrees模型。其中隨機森林可被視爲前饋神經網絡，而Adaboost模型則等價於一個反饋型多層神經網絡。 一.引入 對於Adaboost，可以說是久聞大名，據說在Deep Learning出來之前，SVM和Adaboost是效果最好的 兩個算法，而Adaboost是提升樹(boost
相關文章
- 1. 機器學習(五)監督學習---AdaBoost
- 2. 監督學習，無監督學習和半監督學習
- 3. 監督學習，非監督學習與半監督學習
- 4. 監督學習和非監督學習
- 5. 監督學習和無監督學習
- 6. 監督學習與非監督學習
- 7. 監督學習與無監督學習
- 8. 監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習、自監督學習
- 9. 監督學習、非監督學習、半監督學習（主動學習）
- 10. 機器學習筆記——監督學習，無監督學習，半監督學習
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/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。
最新文章
- 1. 字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
- 2. Java 3 年，25K 多嗎？
- 3. mysql安裝部署
- 4. web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
- 5. 3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
- 6. dataframe2
- 7. ThinkFree在線
- 8. 在線畫圖
- 9. devtools熱部署
- 10. 編譯和鏈接
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章