一文速学-GBDT模型算法原理以及实现+Python项目实战 xiaoxingxing • 2023年4月19日 下午10:42 • Python • 阅读 86 目录前言一、GBDT算法概述1.决策树2.Boosting3.梯度提升 使用梯度上升找到最佳参数 文章出处登录后可见! 立即登录 已经登录?立即刷新 提交评分 共计人评分,平均分 到目前为止还没有投票!成为第一位评论此文章。 python人工智能数据分析数据挖掘机器学习 赞 (0) xiaoxingxing管理团队 0 生成海报 【数据挖掘实战】——中医证型的关联规则挖掘(Apriori算法) 上一篇 2023年4月19日 解决d2l包下载不了的问题 下一篇 2023年4月19日 相关推荐 conda安装软件报兼容性问题的解决 Found conflicts! Looking for incompatible packages.failed.UnsatisfiableError 2023年3月5日 向量叉乘的几何意义及其模的计算 2023年6月26日 Python数据可视化分析 2023年11月7日 AI绘画stable-diffusion-webui+ChilloutMix云部署 2023年12月26日 使用python判断字母大小写的几种方法 2023年5月24日 双目三维测距(python) 2023年9月7日 Go1 头部相机传图到自己电脑上进行开发—环境配置相关 2022年4月10日 linux下载/解压ImageNet-1k数据集 2023年2月24日 第五节 医学图像分割 2022年5月13日 YOLOv5数据增强方法 2023年7月15日 Python爬虫入门结课报告 2023年7月6日 基于特征点检测的人脸融合技术 2022年6月8日 常见的预测算法 2023年7月6日 7.Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction论文详解 2022年2月22日 清晰、幽默、轻松地深入理解YOLOv5网络结构和一些细节(查阅无数资料文献总结) 2022年5月23日 【原神,启动!】Python-pygame实现原神启动界面 2023年11月3日