第一篇：對Adaboost和GBDT的學習
第一篇：對Adaboost和GBDT的學習 Adaboost在李航的《統計學習方法》中有，寫的非常詳細，大題意思就是：對未分類正確的數據加大權值，使得受到下一輪弱分類器更大的關注，對於誤差率小的若分類器加大權值，使得在表決中起到更大的作用。言而言之一句話：重視錯分數據和好的分類器。 GBDT可以看下面這篇文章： https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/5086128
相關文章
- 1. AdaBoost&GBDT（一）——vincen的學習筆記
- 2. AdaBoost&GBDT（二）——vincen的學習筆記
- 3. 集成學習——Boosting（GBDT，Adaboost，XGBoost）
- 4. 集成學習概述（Bagging，RF，GBDT，Adaboost）
- 5. AdaBoost&GBDT（三）
- 6. AdaBoost, GBDT和XGBoost的區別和聯繫
- 7. AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、lightGBM
- 8. GBDT原理及和Adaboost的區別
- 9. Adaboost、GBDT與XGBoost的區別
- 10. bagging、boosting，adaboost，隨機森林和GBDT
- 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
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
- • Kotlin學習（一）基本語法
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. AdaBoost&GBDT（一）——vincen的學習筆記
- 2. AdaBoost&GBDT（二）——vincen的學習筆記
- 3. 集成學習——Boosting（GBDT，Adaboost，XGBoost）
- 4. 集成學習概述（Bagging，RF，GBDT，Adaboost）
- 5. AdaBoost&GBDT（三）
- 6. AdaBoost, GBDT和XGBoost的區別和聯繫
- 7. AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、lightGBM
- 8. GBDT原理及和Adaboost的區別
- 9. Adaboost、GBDT與XGBoost的區別
- 10. bagging、boosting，adaboost，隨機森林和GBDT