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转载 机器学习基础简述(一):决策树
决策树学习的时候手抄了很多大佬们的笔记,这是从手抄本上重新整理的,有空搜一搜把参考过的大佬们的链接贴上来。1. 几种常见算法的简单对比算法类别算法特点对比损失函数随机森林(RF)bagging方法,基于样本对样本进行有放回采样,多次采样来训练不同树,最后投票得到结果adaboostboosting方法,基于样本提高被错分样本的权重,最后加权计分来得到结果,使用的决策树通常为单层决策树(一个决策点)指数损失函数梯度下降树(GBDT)boosting方法,
2020-09-19 01:22:58
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空空如也
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