GBDT與XGBoost算法推導(dǎo)

• 人面猴

  序言：七十年代末山孔，一起剝皮案震驚了整個濱河市，隨后出現(xiàn)的幾起案子，更是在濱河造成了極大的恐慌户辫，老刑警劉巖决记，帶你破解...

  沈念sama閱讀 211,639評論 6贊 492
• 死咒

  序言：濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件，死亡現(xiàn)場離奇詭異，居然都是意外死亡讹躯，警方通過查閱死者的電腦和手機囱挑，發(fā)現(xiàn)死者居然都...

  沈念sama閱讀 90,277評論 3贊 385
• 救了他兩次的神仙讓他今天三更去死

  文/潘曉璐 我一進店門醉顽，熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來，“玉大人平挑，你說我怎么就攤上這事游添。” “怎么了通熄？”我有些...

  開封第一講書人閱讀 157,221評論 0贊 348
• 道士緝兇錄：失蹤的賣姜人

  文/不壞的土叔 我叫張陵唆涝，是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我唇辨，道長廊酣，這世上最難降的妖魔是什么？ 我笑而不...

  開封第一講書人閱讀 56,474評論 1贊 283
• ?港島之戀（遺憾婚禮）

  正文 為了忘掉前任赏枚，我火速辦了婚禮亡驰，結(jié)果婚禮上，老公的妹妹穿的比我還像新娘饿幅。我一直安慰自己凡辱，他們只是感情好，可當我...

  茶點故事閱讀 65,570評論 6贊 386
• 惡毒庶女頂嫁案：這布局不是一般人想出來的

  文/花漫 我一把揭開白布栗恩。 她就那樣靜靜地躺著透乾，像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪磕秤。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上乳乌，一...

  開封第一講書人閱讀 49,816評論 1贊 290
• 城市分裂傳說

  那天，我揣著相機與錄音亲澡，去河邊找鬼钦扭。 笑死，一個胖子當著我的面吹牛床绪，可吹牛的內(nèi)容都是我干的客情。 我是一名探鬼主播其弊，決...

  沈念sama閱讀 38,957評論 3贊 408
• 雙鴛鴦連環(huán)套：你想象不到人心有多黑

  文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼，長吁一口氣：“原來是場噩夢啊……” “哼膀斋！你這毒婦竟也來了梭伐？” 一聲冷哼從身側(cè)響起，我...

  開封第一講書人閱讀 37,718評論 0贊 266
• 萬榮殺人案實錄

  序言：老撾萬榮一對情侶失蹤仰担，失蹤者是張志新（化名）和其女友劉穎糊识，沒想到半個月后，有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體摔蓝，經(jīng)...

  沈念sama閱讀 44,176評論 1贊 303
• ?護林員之死

  正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡赂苗，尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...

  茶點故事閱讀 36,511評論 2贊 327
• ?白月光啟示錄

  正文 我和宋清朗相戀三年，在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了贮尉。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片拌滋。...

  茶點故事閱讀 38,646評論 1贊 340
• 活死人

  序言：一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡，死狀恐怖猜谚，靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出败砂，到底是詐尸還是另有隱情，我是刑警寧澤魏铅，帶...

  沈念sama閱讀 34,322評論 4贊 330
• ?日本核電站爆炸內(nèi)幕

  正文 年R本政府宣布昌犹，位于F島的核電站，受9級特大地震影響览芳，放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏斜姥。R本人自食惡果不足惜，卻給世界環(huán)境...

  茶點故事閱讀 39,934評論 3贊 313
• 男人毒藥：我在死后第九天來索命

  文/蒙蒙 一沧竟、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望疾渴。 院中可真熱鬧，春花似錦屯仗、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...

  開封第一講書人閱讀 30,755評論 0贊 21
• 一樁弒父案魁袜，背后竟有這般陰謀

  文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至敦第，卻和暖如春峰弹，著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間，已是汗流浹背芜果。 一陣腳步聲響...

  開封第一講書人閱讀 31,987評論 1贊 266
• 情欲美人皮

  我被黑心中介騙來泰國打工鞠呈， 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道東北人右钾。 一個月前我還...

  沈念sama閱讀 46,358評論 2贊 360
• 代替公主和親

  正文 我出身青樓蚁吝，卻偏偏與公主長得像旱爆，于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子窘茁，可洞房花燭夜當晚...

  茶點故事閱讀 43,514評論 2贊 348

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

• XGBoost與GBDT(二)-算法推導(dǎo)

  前言 XGBoost跟GBDT是兩種應(yīng)用非常廣泛的樹模型,之前在幾種最優(yōu)化方法對比中,簡單回顧了一下幾種常見的最優(yōu)...

  MashoO閱讀 2,169評論 0贊 0
• XGBoost與GBDT(一)-幾種最優(yōu)化方法對比

  前言 發(fā)現(xiàn)了作者的一個pptGBDT算法原理與系統(tǒng)設(shè)計簡介,從頭復(fù)習(xí)了一波相關(guān)的內(nèi)容,寫兩篇記錄下來.從根本上來說...

  MashoO閱讀 4,519評論 0贊 3
• 優(yōu)化算法推導(dǎo)&手寫Python實現(xiàn)——牛頓法和擬牛頓法1

  在上一篇文章《機器學(xué)習(xí)算法推導(dǎo)&實現(xiàn)——邏輯斯蒂回歸》中怀伦，我們分別使用了梯度下降法和牛頓法來求解對數(shù)似然函數(shù)的最優(yōu)...

  ADDFactory閱讀 3,012評論 2贊 2
• SVM推導(dǎo)與SMO算法

  1、線性可分SVM與硬間隔最大化 《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》關(guān)于SVM的第一節(jié)標題如上山林，其實這個標題的意思是Hard-Mar...

  單調(diào)不減閱讀 2,156評論 0贊 0
• 【機器學(xué)習(xí)】算法原理詳細推導(dǎo)與實現(xiàn)(五):支持向量機(下)

  【機器學(xué)習(xí)】算法原理詳細推導(dǎo)與實現(xiàn)(五):支持向量機(下) 上一章節(jié)介紹了支持向量機的生成和求解方式房待，能夠根據(jù)訓(xùn)練...

  TTyb閱讀 272評論 0贊 1