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随笔分类 -
集成学习
GBDT
摘要:#1.GBDT算法流程
设
有
训
练
集
:
D
a
t
a
=
{
(
x
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.
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初始化弱学习器 一般用所有训练样本的标签值的均值 \(f_0(x)=argmin_c\sum\limits_{i=1}^{N}L(y_i
阅读全文
posted @
2022-05-03 21:39
筷点雪糕侠
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Adaboost
摘要:概述 Adaboost的思想是将关注点放在被错误分类的样本上,减小上一轮被正确分类的样本权值 Adaboost采用加权投票的方法,分类误差小的弱分类器的权重大,而分类误差大的弱分类器的权重小 算法流程 1.
假
设
输
入
训
练
数
据
为
假
设
输
入
训
练
数
据
为
\(T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_
阅读全文
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2022-05-03 16:21
筷点雪糕侠
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筷点雪糕侠
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最新评论
1. Re:图像识别-OSTU阈值分割
感觉OSTU大津算法 还是挺优秀的
--Yangliuly1
2. Re:贝叶斯估计-共轭先验分布
写的不错啊 兄弟 收藏了哈
TIM
--jianzizai
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