ML之回归预测：利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理)
目录利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理)1、数据集基本信息2、模型结果输出 相关文章ML之回归预测：利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【1.....
ML之回归预测：利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理)
利用Lasso、ElasticNet、GBDT等算法构建集成学习算法AvgModelsR对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行回归预测(模型评估、模型推理)1、数据集基本信息 (3000, 13) 13 3000 total_price objectunit_price ...
决策树之 GBDT 算法 - 回归部分
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是被工业界广泛使用的机器学习算法之一，它既可以解决回归问题，又可以应用在分类场景中，该算法由斯坦福统计学教授 Jerome H. Friedman 在 1999 年发表。本文中，我们主要学习 GBDT 的回归部分。 在学习 GBDT 之前，你需要对 CART、AdaBoost 决策树有所了解，和 AdaBoost 类似，.....
决策树之 GBDT 算法 - 分类部分
上一次我们一起学习了 GBDT 算法的回归部分，今天我们继续学习该算法的分类部分。使用 GBDT 来解决分类问题和解决回归问题的本质是一样的，都是通过不断构建决策树的方式，使预测结果一步步的接近目标值。 因为是分类问题，所以分类 GBDT 和回归 GBDT 的 Loss 函数是不同的，具体原因我们在《深入理解逻辑回归》 一文中有分析过，下面我们来看下分类 GBDT 的 Loss 函数。 Loss....
机器学习系列------1. GBDT算法的原理
GBDT算法是一种监督学习算法。监督学习算法需要解决如下两个问题： 1.损失函数尽可能的小，这样使得目标函数能够尽可能的符合样本 2.正则化函数对训练结果进行惩罚，避免过拟合，这样在预测的时候才能够准确。 GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合。 以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例，如下几副图形象的说明了机器学习的作用。 假设随着时间的变化对K话题存在如下样本： .....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
智能引擎技术
AI Online Serving，阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营，大数据深度学习时代的创新主场。
+关注