集成学习
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集成学习：Bagging Boosting&Stacking （二）
5.Python例子 这里我们将使用下面这个数据集，使用二手车的12个特征属性，来预测这辆二手车能卖多少w。给把握不住二手车水深的卖家，卖出一个好w。cars-price 我们来看…
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机器学习（周志华）第8章集成学习
周志华先生《机器学习》一书学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter8 1 个体与集成 集成学习（ensemble learning）：通过构建多个学习器来完成学习的任务。可以分…
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Deep Crossing模型
背景 Deep Crossing模型的应用场景是微软搜索引擎Bing中的搜索广告推荐场景。用户在搜索引擎中输入搜索词之后，搜索引擎除了会返回相关结果，还会返回与搜索词相关的广告，这…
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机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
目录走进XGBoost什么是XGBoost？XGBoost树的定义XGBoost核心算法正则项：树的复杂程度XGBoost与GBDT有什么不同XGBoost需要注意的点XGBoost重要参数详解调参步骤及思想XGBoost代码案例相关性分析n_estimators（学习曲线）max_depth（学习曲线）调整max_depth 和min_child_weight调整gamma调整subsample 和colsample_bytree调整正则
