機器學習之xgboost算法
xgboost集成思想 xgboost可以和決策樹結合在一起，一個分類器效果不好，可以考慮多個分類器，要求每多加一個分類器，分類的效果更好。 xgboost基本原理 每加一棵樹的時候整體效果提升，整體效果更好 在原有的模型上面加上一顆新樹使得預測效果更好 f函數是把樹拆分成結構部分q和葉子權重部分w 損失函數： 構建決策樹的時候希望樹越少越好，這裏用r約束T的個數，加上L2正則懲罰項 xgboos
相關文章
- 1. python機器學習庫xgboost——xgboost算法
- 2. 機器學習算法05之 —— XGBoost
- 3. [機器學習] Boosting算法3 --- XGBoost
- 4. Python機器學習筆記：XgBoost算法
- 5. 機器學習---算法基礎（5.3）XGBoost
- 6. 【機器學習】 XGBoost算法梳理
- 7. 【機器學習系列1】Xgboost算法
- 8. 機器學習算法推導——xgboost
- 9. 機器學習之GBDT、XGBoost
- 10. 機器學習之XGBoost
- 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
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
