《机器学习Python实现_10_06_集成学习_boosting_gbdt分类实现》
一.利用回归树实现分类 分类也可以用回归树来做，简单说来就是训练与类别数相同的几组回归树，每一组代表一个类别，然后对所有组的输出进行softmax操作将其转换为概率分布，然后再通过交叉熵或者KL一类的损失函数求每颗树相应的负梯度，指导下一轮的训练，以三分类为例，流程 ...
原文：《机器学习Python实现_10_02_集成学习_boosting_adaboost分类器实现》
一.简介 adaboost是一种boosting方法，它的要点包括如下两方面： .模型生成 每一个基分类器会基于上一轮分类器在训练集上的表现，对样本做权重调整，使得错分样本的权重增加，正确分类的样本权重降低，所以当前轮的训练更加关注于上一轮误分的样本 .模型组合 adaboost是采用的加权投票的方法 简单来说，adaboost算法涉及两种权重的计算：样本权重 分类器权重，接下来直接讲算法流程 二 ...
2021-05-04 15:53 0 200 推荐指数：
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