
梯度提升算法《XGBoost》从入门到精通
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常用的机器学习算法网上教程有很多,但都很局限没有涉及机器学习的精髓正则化、超参数等,博主本着学深学透的态度,想用一个专栏来与大家一起探讨强大的工业级梯度提升算法《XGBoost》。
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道阻且长,行则将至,行而不辍,未来可期!
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【第二篇章】优秀的机器学习策略 超参数优化之决策树
在机器学习的浩瀚星空中,决策树作为一颗璀璨的星辰,以其直观易懂、解释性强以及高效处理分类与回归任务的能力,赢得了众多数据科学家与工程师的青睐。随着大数据时代的到来,如何从海量数据中提炼出有价值的信息,构建出既准确又可靠的预测模型,成为了机器学习领域不断探索的热点。而决策树,作为这一探索旅程中的重要工具,其背后的超参数调整与优化策略,更是直接关系到模型性能的优劣。【第二篇章】的开启,我们聚焦于“优秀的机器学习策略”,旨在深入挖掘那些能够引领模型性能飞跃的关键要素。原创 2024-07-31 07:39:23 · 2455 阅读 · 0 评论 -
【第一篇章】初识XGBoost 揭开神秘面纱
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一种在机器学习领域广泛使用的集成学习算法,特别是在分类、回归和排序任务中表现出色。其基本原理建立在决策树、梯度提升和损失函数优化等核心概念之上。原创 2024-07-28 20:35:45 · 1308 阅读 · 0 评论 -
【开篇序章】探索数据之巅:与XGBoost共舞,从入门到精通的奇幻之旅
在这个充满挑战与机遇的数据时代,选择《梯度提升算法XGBoost从入门到精通》作为你的学习伙伴,无疑是你迈向数据科学巅峰的重要一步。让我们携手启程,共同探索XGBoost的无限可能,开启一段从入门到精通的奇妙旅程。原创 2024-07-27 17:29:25 · 405 阅读 · 0 评论