Gradient Boosting
Boosting方法： Boosting這其實思想相當的簡單，大概是，對一份數據，建立M個模型（比如分類），一般這種模型比較簡單，稱爲弱分類器(weak learner)每次分類都將上一次分錯的數據權重提高一點再進行分類，這樣最終得到的分類器在測試數據與訓練數據上都可以得到比較好的成績。 上圖（圖片來自prml p660）就是一個Boosting的過程，綠色的線表示目前取得的模型（模型是由前m
相關文章
- 1. Parallel Gradient Boosting Decision Trees
- 2. Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)
- 3. GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
- 4. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting實現
- 5. Decision stump、Bootstraping、bagging、boosting、Random Forest、Gradient Boosting
- 6. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理
- 7. Adaboost & gradient boosting學習總結
- 8. Gradient Boosting Decision Tree學習
- 9. Gradient Boosting算法理論
- 10. Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees
- 更多相關文章...
- • SVG 參考手冊 - SVG 教程
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. Parallel Gradient Boosting Decision Trees
- 2. Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)
- 3. GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
- 4. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting實現
- 5. Decision stump、Bootstraping、bagging、boosting、Random Forest、Gradient Boosting
- 6. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理
- 7. Adaboost & gradient boosting學習總結
- 8. Gradient Boosting Decision Tree學習
- 9. Gradient Boosting算法理論
- 10. Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees