XGB算法梳理
1.CART树 1.1原理 Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种，并且是非常重要的决策树，属于Top Ten Machine Learning Algorithm。顾名思义，CART算法既可以用于创建分类树 ...
原文：XGB算法梳理
学习内容： .CART树 .算法原理 .损失函数 .分裂结点算法 .正则化 .对缺失值处理 .优缺点 .应用场景 .sklearn参数 .CART树 CART算法是一种二分递归分割技术，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。由于CART算法构成的是一个二叉树，它在每一步的决策时只能是 是 或者 否 ，即使一个feature ...
2019-03-04 21:07 0 1046 推荐指数：
相关推荐
机器学习-XGB算法梳理
1，CART树 原理： Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种，并且是非常重要的决策树，属于Top Ten Machine Learning Algorithm。顾名思义，CART算法既可以用于创建分类树 ...
GBDT算法梳理
1.前向分布算法 其算法的思想是，因为学习的是加法模型，如果能够从前往后，每一步只学习一个基函数及其系数，逐步逼近优化目标函数，那么就可以简化优化的复杂度。 2.负梯度拟合 对于一般的回归树，采用平方误差损失函数，这时根据前向分布每次只需要达到最优化，就能 ...
GBDT算法梳理
1.GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)思想 Boosting : Gradient boosting ...
随机森林算法梳理
---恢复内容开始--- 随机森林算法梳理 1. 集成学习概念 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等 2. 个体学习器概念 通常由一个现有的算法从训练数据产生的基学习器。 3. boosting ...
CatBoost算法梳理
CatBoost算法梳理 原文格式粘贴过来就不对了，还是到原文看吧:http://datacruiser.io/2019/08/19/DataWhale-Workout-No-8-CatBoost-Summary/ 补充 What is Target Leakage ...
随机森林算法基础梳理
1.集成学习概念 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在 ...
求100以内的素数（质数）算法梳理
质数定理： 1、从2开始到自身的-1的数中找到一个能整除的（从2开始到自身开平方的数中找到一个能整除的）。 2、一个合数一定可以分解成几个质数的乘积，也就是说，一个数如果能被一个质数整除就是合数。(使 ...