机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting
生活随笔
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机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
前言:
本來上一章的結(jié)尾提到,準(zhǔn)備寫寫線性分類的問題,文章都已經(jīng)寫得差不多了,但是突然聽說最近Team準(zhǔn)備做一套分布式的分類器,可能會使用Random Forest來做,下了幾篇論文看了看,簡單的random forest還比較容易弄懂,復(fù)雜一點(diǎn)的還會與boosting等算法結(jié)合(參見iccv09),對于boosting也不甚了解,所以臨時抱佛腳的看了看。說起boosting,強(qiáng)哥之前實(shí)現(xiàn)過一套Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)算法,正好參考一下。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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