yolov3参数理解
yolov3-voc.cfg文件 参考地址：https://www.cnblogs.com/shierlou-123/p/11152623.html https://blog.csd ...
原文：GBDT参数理解
GBDT 适用范围 GBDT 可以适用于回归问题 线性和非线性 其实多用于回归 GBDT 也可用于二分类问题 设定阈值，大于为正，否则为负 和多分类问题 RF与GBDT之间的区别与联系 相同点： 都是由多棵树组成 最终的结果都由多棵树共同决定。 不同点： 组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成 组成随机森林的树可以并行生成 Bagging GBDT 只能串行生成 Boo ...
2020-08-28 15:22 0 1370 推荐指数：
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GBDT理解
一、提升树 提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树，boosting tree。对分类问题的决策树是二叉分类树，对回归问题的决策树是二叉回归树。提升树算法是AdaBoost算法的特殊情况。我的理解提升树分为普通提升树与梯度提升树，普通 ...
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