XGBoost——机器学习（理论+图解+安装方法+python代码）
一、集成算法思想二、XGBoost基本思想三、MacOS安装XGBoost四、用python实现XGBoost算法在竞赛题中经常会用到XGBoost算法，用这个算法通常会使我们模型的准确率有一个较大的提升。既然它效果这么好，那么它从头到尾做了一件什么事呢？以及它是怎么样去做的呢？我们先来直观的理解一下什么是XGBoost。XGBoost算法是和决策树算法联系到一起的。在决策树中，我们知道一个样本往左边分或者往右边分，最终到达叶子结点，这样来进行一个分类任务。其实也可以做回归任务。看上面一个图例左边：有5个样本，现在想看下这5个人愿不愿意去玩游戏，这5个人现在都分到了叶子结点里面，对不同的叶子结
文件下载
评论信息
其他资源
- 高仿QQ电脑管家8界面（源代码）
- 代码走读记录
- linux二进制分析随书完整源码
- 洗衣机 vhdl
- CCNP教材资料PDF
- 数据治理服务总体解决方案
- Sentaurus中文教程
- 真正能用的鸿业市政管线9.0 R17+破解，适用于CAD2008，安装软件之后，替换破解文件即可，超稳定。
- 太空天空盒
- DES算法具体过程及伪代码
- Arcmap将shp生成png操作流程
- 大学教务管理系统需求分析
- S9300配置指南-基础配置(V100R002C01_02).pdf
- 数据结构——迷宫.zip
- 动态合并图片到一个图集
- PB家庭理财管理系统
- TwinCAT用户指令手册
- 用JAVA写的一个购物网站
- C++ 进销存管理系统 加 sql server 数据库
- JavaWeb增删改查
- 会员管理系统
- broadlink智能开关
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明