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机器学习算法之Boosting算法原理和GBDT原理推导

针对Boosting的基本介绍在我的这篇文章中详细介绍了https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82229322简单总结Boosting:初始对每个样本分配相同的权重,每次经过分类,把对的结果的权重降低,错的结果权重增高,如此往复,直到阈值或者循环次数。梯度提升算法首先给定一个目标损失函数,它的定义域是所有可行的弱函数集合(基函数);提...

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随机森林:理解:多棵决策树(CART树)https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82081002组合而成,分类问题:每棵树投票找最高票;回归问题:每棵树的值求和取平均。特点:随机森林基于Bagging https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82229322,所以每次训练随机从总数据...

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