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RSS订阅转载 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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