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XGBoost(一):与同类算法的差异对比
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XGBoost全称为Extreme Gradient Boosting,从名字便可以看出XGBoost算法应用了Boost算法思想。我们在学习Boost时,通常会与Bagging放到一起,两者均是通过将基分类器(又叫弱分类器)组合到一起形成强分类器的方法。因此首先将Boost与Bagging两种方法的差异点进行列举。两者的差异主要体现在样本选择、计算流程和强分类器生成方法上:
三猫
2020-02-17
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关联分析(3):Apriori R语言实现
r 语言
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我们对UCI机器学习库上下载的美国众议院议员投票记录数据,进行关联分析。在R中,可以直接调用arules包中的apriori()函数训练模型。
三猫
2018-07-23
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怎样读文献(翻译)
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学习前沿的技术,经常要读文献,但对很多人来说读文献是一件非常头疼的事。在网上偶然看到 Charles Sutton写的一篇文章,里面提到的读文献的方法感觉很不错,现把文章翻译了一下方便大家理解。原文链接:http://www.theexclusive.org/2017/11/read-a-paper.html . 文章后,附有原文内容。 ---- 我们可以读到很多关于如何读文献的建议,比如文章[1]中就提到了一些很好的方法。 这里,分享给大家一个很少被提及的小技巧,帮助大家更好的理解文献。这个小技巧就是在读
三猫
2018-04-10
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