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1.11. Ensemble methods 1.11.1. Bagging meta-estimator 1.11.2. Forests of randomized trees 1.11.2.1. Random Forests 1.11.2.2. Extremely Randomized Trees 1.11.2.3. Parameters 1.1...

MachineLearning 第一部分 分类 第二部分 利用回归预测数值型数据 第三部分 无监督学习 第四部分 其他工具 第五部分 项目实战(非课本内容) 阶段性总结 联系方式 网站视频 ApacheCN 组织资源 MachineLearning 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远 ...

MachineLearning 机器学习 第一部分 分类 第二部分 回归 第三部分 无监督学习 第四部分 其他工具 第五部分 项目实战(非课本内容) 自然语言处理(NLP) 第一部分 入门介绍 第二部分 机器翻译 第三部分 篇章分析 第四部分 UNIT-语言理解与交互技术 深度学习(DeepLearning) —— 正在更新迭...

五、GBDT-LR 模型 5.1 评估指标 5.2 GBDT 特征抽取 5.3 数据新鲜度freshness 5.4 学习率 5.5 在线训练框架 5.6 优化技巧 5.6.1 子树规模 5.6.2 特征数量 5.6.3 降采样 5.7 历史统计特征 5.8 模型校准 calibration 五、GBDT-LR 模型 论文 P...

一个吃货和一道菜的故事 一，一个吃货转行算法的心路历程 二，吃货为什么要写这本书？ 三，吃货写的这本书怎么样？ 四，如何获取吃货写的这本书? 五，鼓励和联系这个吃货 一个吃货和一道菜的故事 《30天吃掉那只TensorFlow2》这本书已经全部整理完稿。本篇文章算是这本书的一个后记。 本文介绍了一个吃货与算法结缘的故事，并介绍了本书的写作...

1.11. 集成方法 1.11.1. Bagging meta-estimator（Bagging 元估计器） 1.11.2. 由随机树组成的森林 1.11.2.1. 随机森林 1.11.2.2. 极限随机树 1.11.2.3. 参数 1.11.2.4. 并行化 1.11.2.5. 特征重要性评估 1.11.2.6. 完全随机树嵌入 1.11...

1.11. 集成方法 1.11. 集成方法 1.11.1. Bagging meta-estimator（Bagging 元估计器） 1.11.2. 由随机树组成的森林 1.11.2.1. 随机森林 1.11.2.2. 极限随机树 1.11.2.3. 参数 1.11.2.4. 并行化 1.11.2.5. 特征重要性评估 1.11.2.6. 完全...