Spark Gradient-boosted trees (GBTs)梯度提升树
梯度提升树（GBT）是决策树的集合。 GBT迭代地训练决策树以便使损失函数最小化。 spark.ml实现支持GBT用于二进制分类和回归，可以使用连续和分类特征。 GBDT的优点 GBDT和随机森林一样，都具备决策树的一些优点： (1)可以处理类别特征和连续特征 ...
原文：[翻译] 提升树算法的介绍（Introduction to Boosted Trees）
翻译 提升树算法的介绍 Introduction to Boosted Trees . 有监督学习的要素 XGBoost 适用于有监督学习问题。在此类问题中，我们使用多特征的训练数据集 x i 去预测一个目标变量 y i 。在专门学习树模型前，我们先回顾一下有监督学习的基本要素。 Elements of Supervised Learning XGBoost is used for superv ...
2018-10-27 19:00 0 761 推荐指数：
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Boosted Trees 介绍
原文地址： http://xgboost.apachecn.org/cn/latest/model.html#xgboost Boosted Trees 介绍 XGBoost 是 “Extreme Gradient Boosting” 的缩写，其中 “Gradient Boosting ...
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树布局算法（翻译）
绘制可展现的树 比尔.米尔 当我需要为某个项目绘制一些树时，我认为绘制整齐树木会有一个经典而简单的算法。我发现的更有趣得多：树布局不仅是一个NP完全问题1，但树绘图算法背后有一个漫长而有趣的历史。我将使用树绘图算法的历史来逐一介绍核心概念，使用它们来构建一个完整的O（n）算法，以绘制一颗迷人 ...
梯度提升决策树 算法过程
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