XGBoost、LightGBM的详细对比介绍
sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是： bagging 基本 ...
原文：XGBoost与LightGBM对比分析（转）
尊重原创 来源：https: blog.csdn.net a article details XGBoost的四大改进: 改进残差函数 不用Gini作为残差，用二阶泰勒展开 树的复杂度 正则项 带来如下好处： .可以控制树的复杂度 .带有关于梯度的更多信息，获得了二阶导数 .可以用线性分类器 采用预排序 因为每一次迭代中，都要生成一个决策树，而这个决策树是残差的决策树，所以传统的不能并行 但是陈 ...
2018-05-11 10:07 0 1255 推荐指数：
相关推荐
RF,GBDT,XGBoost,lightGBM的对比
转载地址：https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化 ...
XGBoost、LightGBM的详细对比介绍
sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是： bagging 基本思想 独立的训练一些 ...
xgboost 逻辑回归：objective参数（reg:logistic,binary:logistic,binary:logitraw,）对比分析
xgboost 逻辑回归：objective参数（reg:logistic,binary:logistic,binary:logitraw,）对比分析 一、问题 熟悉xgboost的小伙伴都知道，它在训练模型时，有train（）方法 ...
（转）netty、mina性能对比分析
转自： http://blog.csdn.net/mindfloating/article/details/8622930 流行 NIO Framework netty 和 mina 性能测评与分析 测试方法 采用 mina 和 netty ...
AMBA总线协议AHB、APB、AXI对比分析【转】
转自：https://blog.csdn.net/ivy_reny/article/details/56274412 一、AMBA概述 AMBA (Advanced Microcontroller Bus Architecture) 高级处理器总线架构 AHB (Advanced ...
关于CPLD与FPGA的对比分析
1.PLD/FPGA/CPLD PLD（Programmable Logic Device）:可编程逻辑器件，数字集成电路半成品，芯片上按照一定的排列方式集成了大量的门和触发器等基本逻辑元件 ...
Java和.net对比分析
.Net和Java是国内市场占有率最高的两门技术，对于准备学习编程语言的初学者来说，.Net和Java是初学者首先考虑的两门技术，因此很多人一遍遍的问“学.Net还是学Java”，社区中也每天都有“. ...