一 概述 决策树剪枝的目的：防止构建的决策树出现过拟合。理由：随着决策树的深度的增加，模型的准确度肯定会越来越好。但是对于新的未知数据，模型的表现会很差，泛化能力不够。在数据...
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05 集成学习 - Boosting - GBDT初探04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建 回顾：1、Bagging-随机森林是一个并行模型，Boosting是一个串行模型，所以Boosting模型...
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01 聚类算法 - 大纲
本章开始进入聚类算法(Cluster)的讲解。 之前讲过的内容都是针对有监督学习的模型，即我们在分类之前知道最终分类的目标。而聚类算法是面向无监督学习的一种建模思想。 聚类就...
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03 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法原理02 集成学习 - 特征重要度、Extra Tree、TRTE、IForest、随机森林总结 八、Boosting 提升学习 提升学习是一种机器学习技术，可以用于回归和分类问...
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