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Machine Learning Mastery 博客文章翻译:XGBoost

desdik / 2322人阅读

摘要:请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因为翻译上犯错在大部分情况下,我们的服务器已经记录所有的翻译,因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。

请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下,我们的服务器已经记录所有的翻译,因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。(改编自维基百科)

通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合

如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持

如何配置梯度提升算法

在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备

如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型

如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型

在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择

浅谈机器学习的梯度提升算法

应用机器学习的 XGBoost 简介

如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost

如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型

从梯度提升开始,比较 165 个数据集上的 13 种算法

在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 进行随机梯度提升

如何使用 Amazon Web Services 在云中训练 XGBoost 模型

在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率

如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小

如何在 Python 中使用 XGBoost 可视化梯度提升决策树

在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程

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