摘要: 1、GBDT是机器学习算法,而XGBoost是算法的工程实现 2、使用CART作为基分类器时,XGBoost显式的加入了正则项来控制模型的复杂度,防止过拟合,提高了模型 的泛化能力 3、GBDT只使用了代价函数的一阶导数信息,而XGBoost对代价函数进行二阶泰勒展开,同时使用一阶和二阶信息。 4、 阅读全文
posted @ 2020-11-30 10:55 19l92y11p26 阅读(3589) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 随机森林和GBDT的区别 随机森林采用的bagging思想,而GBDT采用的boosting思想。这两种方法都是Bootstrap思想的应用,Bootstrap是一种有放回的抽样方法思想。虽然都是有放回的抽样,但二者的区别在于:Bagging采用有放回的均匀取样,而Boosting根据错误率来取样( 阅读全文
posted @ 2020-11-30 10:43 19l92y11p26 阅读(375) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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