Lv.的博客
2019年8月22日
bagging，random forest，boosting（adaboost、GBDT），XGBoost小结
摘要： Bagging 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping（有放回）的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（我们这里假设k个训练集之间是相互独立的，事实上不是完全独立） 每次使用一 阅读全文
posted @ 2019-08-22 11:07 Avatarx 阅读(539) 评论(0) 推荐(0) 编辑