發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：內(nèi)蒙古
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Spark.GBDT學(xué)習(xí)-GBT總結(jié)Spark.ML中的GBT分類/回歸算法的總結(jié)。分類和回歸任務(wù)的區(qū)別在于損失函數(shù)和基學(xué)習(xí)器(決策樹)不純度計(jì)算準(zhǔn)則不同，分類問(wèn)題被當(dāng)作label...
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Spark.GBDT學(xué)習(xí)-GBTRegressor
用于回歸的GBT(Gradient-Boosted Trees)算法，基于J.H. Friedman. "Stochastic Gradient...
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Spark.GBDT學(xué)習(xí)-GBTClassifier
用于分類的GBT(Gradient-Boosted Trees)算法，基于J.H. Friedman. "Stochastic Gradient...
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Spark.GBDT學(xué)習(xí)-GradientBoostedTrees
run方法 根據(jù)任務(wù)類型訓(xùn)練得到一組弱學(xué)習(xí)器及對(duì)應(yīng)的權(quán)重。分類任務(wù)(目前只能處理二分類)和回歸任務(wù)調(diào)用的是相同的方法進(jìn)行訓(xùn)練，分類任務(wù)可以看作是...