2018年7月26日
【机器学习】CART+GBDT+Xgboost
摘要： 一、CART（分类回归树） 1.思想： 一种采用基尼信息增益作为划分属性的二叉决策树。基尼指数越小，表示纯度越高。 2.回归： 每个节点都有一个预测值，预测值等于属于该节点的所有样例的平均值，分支时，选择每个属性的每个阈值的最好分割点，衡量的标准是最小化均方差。 训练：对训练样本的第i（1<=i<= 阅读全文
posted @ 2018-07-26 16:11 我若成风者 阅读(634) 评论(0) 推荐(0)
【机器学习】决策树-周志华
摘要： 一、书籍 阅读全文
posted @ 2018-07-26 15:32 我若成风者 阅读(200) 评论(0) 推荐(0)
【机器学习】adaboost-周志华
摘要： 阅读全文
posted @ 2018-07-26 12:42 我若成风者 阅读(273) 评论(0) 推荐(0)