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Student-Retention-Model-with-XGBoost
XGBoost: A Scalable Tree Boosting System -- Tianqi Chen
'''内置建模方式 1.xgb.train训练方式 2.DMatrix数据形态,不是DataFrame ''' import numpy as np import scipy.sparse impor
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Boosting boosting一句话理解:三个臭皮匠,顶个诸葛亮。 在计算机学习理论里,强可学习和弱可学习是等价的。 弱可学习模型转化为强可学习模型方法:前向分布加法模型。 最简单前向分布加法模型
分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包
XGBoost is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexi
讲述XGBoost和LightGBM算法的本质区别,和优缺点。
说明如何在windows下安装xgboost python版,以及提供安装源码
在windows安装xgboost,本人亲测,有用。
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