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Machine Learning Mastery 博客文章翻譯:XGBoost

desdik / 2575人閱讀

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請您勇敢地去翻譯和改進(jìn)翻譯。雖然我們追求卓越,但我們并不要求您做到十全十美,因此請不要擔(dān)心因?yàn)榉g上犯錯——在大部分情況下,我們的服務(wù)器已經(jīng)記錄所有的翻譯,因此您不必?fù)?dān)心會因?yàn)槟氖д`遭到無法挽回的破壞。(改編自維基百科)

通過在 Python 中使用 XGBoost 提前停止來避免過度擬合

如何在 Python 中調(diào)優(yōu) XGBoost 的多線程支持

如何配置梯度提升算法

在 Python 中使用 XGBoost 進(jìn)行梯度提升的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

如何使用 scikit-learn 在 Python 中開發(fā)您的第一個 XGBoost 模型

如何在 Python 中使用 XGBoost 評估梯度提升模型

在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征選擇

淺談機(jī)器學(xué)習(xí)的梯度提升算法

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的 XGBoost 簡介

如何在 macOS 上為 Python 安裝 XGBoost

如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型

從梯度提升開始,比較 165 個數(shù)據(jù)集上的 13 種算法

在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 進(jìn)行隨機(jī)梯度提升

如何使用 Amazon Web Services 在云中訓(xùn)練 XGBoost 模型

在 Python 中使用 XGBoost 調(diào)整梯度提升的學(xué)習(xí)率

如何在 Python 中使用 XGBoost 調(diào)整決策樹的數(shù)量和大小

如何在 Python 中使用 XGBoost 可視化梯度提升決策樹

在 Python 中開始使用 XGBoost 的 7 步迷你課程

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    zhonghanwen 評論0 收藏0
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