【NLP複習】集成學習——Bootstraping、Bagging、Boosting、GBDT、XGBoost
一、Bootstraping、Bagging、Boosting的思想？ Bootstraping（自助抽樣法）： 從給定訓練集中有放回的均勻抽樣。假設給定的數據集包含d個樣本。 該數據集有放回地抽樣d次，訓練集中沒出現的概率就是d次都未被選中的概率，即(1-1/d)^d。當d趨於無窮大時，這一概率就將趨近於e^(-1)=0.368，所以留在訓練集中的樣本大概佔原來數據集的63.2%。 Baggin
相關文章
- 1. 集成學習（boosting、bagging、GBDT、XGBoost）
- 2. 集成學習（boosting/bagging/stracking/Adaboost/GBDT/xgboost/RF）
- 3. 集成學習——Boosting（GBDT，Adaboost，XGBoost）
- 4. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 5. 集成學習（bagging與boosting）
- 6. 集成學習boosting和bagging
- 7. 集成學習：bagging、 boosting、stacking
- 8. 集成學習-bagging及boosting
- 9. 集成學習（bagging and boosting）
- 10. 集成學習-Bagging 與 boosting
- 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）
- • Kotlin學習（二）基本類型
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. Window下Ribbit MQ安裝
- 2. Linux下Redis安裝及集羣搭建
- 3. shiny搭建網站填坑戰略
- 4. Mysql8.0.22安裝與配置詳細教程
- 5. Hadoop安裝及配置
- 6. Python爬蟲初學筆記
- 7. 部署LVS-Keepalived高可用集羣
- 8. keepalived+mysql高可用集羣
- 9. jenkins 公鑰配置
- 10. HA實用詳解
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 集成學習（boosting、bagging、GBDT、XGBoost）
- 2. 集成學習（boosting/bagging/stracking/Adaboost/GBDT/xgboost/RF）
- 3. 集成學習——Boosting（GBDT，Adaboost，XGBoost）
- 4. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 5. 集成學習（bagging與boosting）
- 6. 集成學習boosting和bagging
- 7. 集成學習：bagging、 boosting、stacking
- 8. 集成學習-bagging及boosting
- 9. 集成學習（bagging and boosting）
- 10. 集成學習-Bagging 與 boosting