隨機森林，GBDT，XGBoost的對比
隨機森林 RF RandomForest 隨機森林的集成學習方法是bagging ，但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采樣樣本，但隨機森林即隨機采樣樣本，也隨機選擇特征，因此防止過擬合能力更強，降低方差。 使用的融合方法：bagging ...
原文：常見算法（logistic回歸，隨機森林，GBDT和xgboost）
常見算法 logistic回歸，隨機森林，GBDT和xgboost . r早上面網易數據挖掘工程師崗位，第一次面數據挖掘的崗位，只想着能夠去多准備一些，體驗面這個崗位的感覺，雖然最好心有不甘告終，不過繼續加油。 不過總的來看，面試前有准備永遠比你沒有准備要強好幾倍。 因為面試過程看重的不僅是你的實習經歷多久怎樣，更多的是看重你對基礎知識的掌握 即學習能力和邏輯 ，實際項目中解決問題的能力 做了什么 ...
2017-08-29 16:12 1 2085 推薦指數：
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