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XGBoots算法之代码资源

全称:eXtreme Gradient Boosting 基础:GBDT 所属:boosting迭代型、树类算法。 适用范围:分类、回归 优点:速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支 持自定义损失函数等等。 缺点:发布时间短(2014),工业领域应用较少,待检验

XGBoost.pdf

XGBoost是很多CART回归树的集成，也是一个大规模、分布式的通用GBDT库。它在GB框架下实现了GBDT（换句话说XGBoost拓展了GBDT），以及一些广义的线性机器学习算法。

2015MCM美国大学生国际数学建模二等奖

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛，为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。MCM/ICM是MathematicalContestInModeling和InterdisciplinaryContestInModeling的缩写，即"数学

LAPLS_简单的算法实现案例代码类

简单的代码实现，提供给大家学习，以及进行可算法优化等等！共同学习！

Python微信撤回消息查看

给大家分享的是如何使用Python实现查看微信撤回消息的代码，非常的实用，有需要的小伙伴可以参考下！

T_SNE算法介绍

t-SNE(t-distributedstochasticneighborembedding)：t分布随机邻域嵌入是用于高维数据的降维算法，是由LaurensvanderMaaten和GeoffreyHinton在08年提出来。此外，t-SNE是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降到2维或者3维

Logistic回归

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘。

T_SNE代码python

t-SNE算是比较新的一种方法，也是效果比较好的一种方法。t-SNE是深度学习大牛Hinton和lvdmaaten（他的弟子？）在2008年提出的，lvdmaaten对t-SNE有个主页介绍：tsne,包括论文以及各种编程语言的实现。