摘要：
决策树 目录决策树熵条件熵信息增益信息增益比ID3C4.5决策树的剪枝CART 算法CART 回归树的生成CART 分类树生成CART剪枝剪枝交叉验证预剪枝 参考资料： 《统计学习方法》 熵 随机变量 \(X\) 的熵定义为 \[H(X)=-\sum_{i=1}^n p_i \log p_i \ta 阅读全文
摘要：
提升方法 提升方法就是从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器（又称为基本分类器）,然后组合这些弱分类器，构成一个强分类器。大多数的提升方法都是改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器。 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布：提高 阅读全文
摘要：
参考资料：https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/deep_learning/normalization/basic_normalization.html。下文仅为复制无任何改动。 归一化基础知识点 1. 什么是归一化 归一化是一 阅读全文
摘要：
XGBoost 参考资料： https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/81410574 https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2939672.2939785 https://blog.csdn.net/anshuai 阅读全文