2024年8月2日
深入浅出：可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
摘要： 决策树是一种非参数的监督学习算法，可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释，并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时，它不能很好地从训练数据中泛化，会导致过拟合。 梯度提升是一种集成学习模型，在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学 阅读全文
posted @ 2024-08-02 12:10 deephub 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑