XGBoost
Objective Function： Training1 Loss + Regularization 目標函數分爲Training Loss和Regularization term兩項。 通常損失函數L的選擇是mean square error函數： 在用於Logistic Regression時，會使用Logistic Loss： 正則項常常是用來控制模型複雜度的。用來保證bias-varia
相關文章
- 1. XGBoost——xgboost算法
- 2. xgboost
- 3. XGBoost
- 4. Xgboost
- 5. XGboost
- 6. XGBoost：在Python中使用XGBoost
- 7. XGBOOST GBDT
- 8. GBDT && XGBOOST
- 9. python機器學習庫xgboost——xgboost算法
- 10. 決策樹、GBDT、XGBoost和LightGBM之XGBoost
- 更多相關文章...
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. XGBoost——xgboost算法
- 2. xgboost
- 3. XGBoost
- 4. Xgboost
- 5. XGboost
- 6. XGBoost：在Python中使用XGBoost
- 7. XGBOOST GBDT
- 8. GBDT && XGBOOST
- 9. python機器學習庫xgboost——xgboost算法
- 10. 決策樹、GBDT、XGBoost和LightGBM之XGBoost