機器學習算法總結之Boosting family：Boosting Tree、GBDT
寫在前面 上一篇 機器學習算法總結之Boosting family：AdaBoost 提到Boost但是沒說它的整個框架及分類，就在這裏記一下。 Boosting（提升方法） = 加法模型 + 前向分步算法 + 損失函數 AdaBoost = Boosting + 損失函數是指數函數（基函數任意） Boosting Tree（提升樹） = Boosting + 基函數是決策樹（損失函數任意） 所以
相關文章
- 1. 機器學習算法（14）之boosting算法之Adaboost、GBDT
- 2. 【機器學習算法】【14】--boosting算法之Adaboost、GBDT
- 3. 【機器學習算法】8.4集成學習-Boosting之GBDT（筆記）
- 4. 機器學習 —— Boosting算法
- 5. 機器學習算法------5.3 Boosting（boosting集成原理、GBDT、XGBoost）
- 6. 機器學習各種算法思路總結五(Bagging、boosting)
- 7. [機器學習] Boosting算法3 --- XGBoost
- 8. 【機器學習】boosting集成學習GBDT
- 9. 機器學習算法之--提升方法（boosting）總結
- 10. task2 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 算法
- 更多相關文章...
- • XML 總結 下一步學習什麼呢？ - XML 教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 算法總結-回溯法
- • 算法總結-深度優先算法
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習算法（14）之boosting算法之Adaboost、GBDT
- 2. 【機器學習算法】【14】--boosting算法之Adaboost、GBDT
- 3. 【機器學習算法】8.4集成學習-Boosting之GBDT（筆記）
- 4. 機器學習 —— Boosting算法
- 5. 機器學習算法------5.3 Boosting（boosting集成原理、GBDT、XGBoost）
- 6. 機器學習各種算法思路總結五(Bagging、boosting)
- 7. [機器學習] Boosting算法3 --- XGBoost
- 8. 【機器學習】boosting集成學習GBDT
- 9. 機器學習算法之--提升方法（boosting）總結
- 10. task2 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 算法