ML-集成學習-AdaBoost、Bagging、隨機森林、Stacking(mlxtend)、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost原理推導及實現
目錄 1.名稱簡介 2.設計集成原則 3.集成學習算法分類 4.Boosting 4.1基本流程 4.2Adaboost實現 4.2.1.分類 4.2.2.迴歸 4.2.3Adaboost的正則化 4.2.4Adaboost小結 5.Bagging 5.1基本流程 6.隨機深林Random Forest 6.1基本流程 7.Stacking 8.GBDT 8.1 GBDT迴歸 8.2GBDT分類
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