Gradient Boosting算法理論
機器學習訓練營——機器學習愛好者的自由交流空間（入羣聯繫qq：2279055353） 介紹 梯度提升(Gradient Boosting)是一種用於迴歸和分類問題的機器學習技術。它集成弱預測模型，典型的是決策樹，產生一個強預測模型。該方法分階段建立弱模型，在每個階段通過優化一個任意可微的損失函數建立弱模型。下面，我們以簡單的最小二乘迴歸解釋梯度提升法的原理。 最小二乘法的目標是，通過最小化均方誤差
相關文章
- 1. XGBOOST—eXtreme Gradient Boosting算法原理
- 2. Gradient Boosting
- 3. Gradient Boosting算法簡介（有python列子）
- 4. 從頭瞭解Gradient Boosting算法
- 5. 集成學習（三）Gradient Boosting算法
- 6. 梯度提升（Gradient Boosting）算法
- 7. task2 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 算法
- 8. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理
- 9. boosting算法整理
- 10. Parallel Gradient Boosting Decision Trees
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • PHP 運算符 - PHP教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 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。
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
- 1. XGBOOST—eXtreme Gradient Boosting算法原理
- 2. Gradient Boosting
- 3. Gradient Boosting算法簡介（有python列子）
- 4. 從頭瞭解Gradient Boosting算法
- 5. 集成學習（三）Gradient Boosting算法
- 6. 梯度提升（Gradient Boosting）算法
- 7. task2 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 算法
- 8. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理
- 9. boosting算法整理
- 10. Parallel Gradient Boosting Decision Trees