# 梯度提升树回归
梯度提升树算法实现
提升方法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法。在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列的基本分类
基于梯度提升树的土壤速效磷高光谱回归预测方法
在前期研究基础上,利用皖北地区砂姜黑土的193个土壤样本的可见近红外高光谱(350~1700 nm)数据,结合非线性和线性的核函
梯度下降softmax回归
自编函数实现梯度下降softmax回归，程序注释清楚。
基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统设计
为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题,设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用
对数几率回归逻辑回归梯度下降优化
对数几率回归(Logistic Regression),又称为逻辑回归的python实现,并且通过梯度下降法进行优化
梯度下降求解逻辑回归
Gradient descent solution logistic regression
求解逻辑回归梯度下降
文章目录案例简介数据可视化建立分类器sigmoid函数:映射到概率的函数model 函数: 返回预测结果值cost : 根据参数
LinearRegression线性回归梯度下降
LinearRegression 线性回归 梯度下降算法 使用VS环境，也可自己使用其它IDE
线性回归与梯度下降
线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。使用最小二乘法构建损失函数，用梯度下降
CatBoost用于决策树梯度提升的高性能库开源
CatBoost是一个快速,高性能的开放源代码库,可用于增强决策树的梯度。 这是一种具有大量应用程序的机器学习方法,包括针对Py