您现在的位置是:首页 >技术杂谈 >集成学习中的提升(Boosting)方法网站首页技术杂谈 集成学习中的提升(Boosting)方法 禅与计算机程序设计艺术 2023-06-18 08:00:03 简介集成学习中的提升(Boosting)方法 集成学习中的提升(Boosting)方法 文章目录 集成学习中的提升(Boosting)方法 1. Boosting的基本思想 2. 自适应梯度提升 AdaBoost (1) AdaBoost算法的流程 (2) AdaBoost的VC维 (3) 指数损失 Exponential Loss ⚪ 指数损失函数与0/1损失 ⚪ AdaBoost算法的训练误差界 ⚪ 二分类问题的AdaBoost算法的训练误差界 (4) 从优化角度理解AdaBoost:如何选择 α t α_t 风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。 上一篇 大数据分析案例-基于朴素贝叶斯算法构建微... 下一篇 Reid之损失函数理论学习讲解 站长推荐 U8W/U8W-Mini使用与常见问题解决 U8W/U8W-Mini使用与常见问题解决 stm32使用HAL库配置串口中断收发数据(保姆级教程) stm32使用HAL库配置串口中断收发数据(保姆级教程) 分享几个国内免费的ChatGPT镜像网址(亲测有效) 分享几个国内免费的ChatGPT镜像网址(亲测有效) SpringSecurity实现前后端分离认证授权 SpringSecurity实现前后端分离认证授权 【社区图书馆】伴我前行的一本书《The C Programming Language》 【社区图书馆】伴我前行的一本书《The C Programming Language》