机器学习(23)---Boosting tree(课堂笔记)

文章目录

  • 一、知识记录
  • 二、题目
    • [2.1 题目1](#2.1 题目1)
    • [2.2 题目2](#2.2 题目2)
    • [2.3 题目三](#2.3 题目三)
    • [2.4 答案书写](#2.4 答案书写)

一、知识记录

二、题目

2.1 题目1

2.2 题目2

2.3 题目三

T 4 T_4 T4中 0.15 0.15 0.15 改为 − 0.16 -0.16 −0.16, − 0.22 -0.22 −0.22 改为 0.11 0.11 0.11。

2.4 答案书写


相关推荐
空白到白12 小时前
机器学习-集成学习
人工智能·机器学习·集成学习
水凌风里12 小时前
4.4 机器学习 - 集成学习
人工智能·机器学习·集成学习
雲_kumo12 小时前
集成学习:从理论到实践的全面解析
人工智能·机器学习·集成学习
DreamNotOver2 天前
基于Scikit-learn集成学习模型的情感分析研究与实现
python·scikit-learn·集成学习
pan0c232 天前
集成学习(随机森林算法、Adaboost算法)
人工智能·机器学习·集成学习
pan0c232 天前
集成学习 —— 梯度提升树GBDT、XGBoost
人工智能·机器学习·集成学习
l12345sy2 天前
Day22_【机器学习—集成学习(2)—Bagging—随机森林算法】
算法·机器学习·集成学习·bagging·随机森林算法
l12345sy2 天前
Day22_【机器学习—集成学习(4)—Boosting—GBDT算法】
机器学习·集成学习·boosting·残差·gbdt算法·负梯度
DatGuy2 天前
Week 15: 深度学习补遗:集成学习初步
人工智能·深度学习·集成学习
源于花海4 天前
Energy期刊论文学习——基于集成学习模型的多源域迁移学习方法用于小样本实车数据锂离子电池SOC估计
论文阅读·迁移学习·集成学习·电池管理