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如何对XGBoost模型进行参数调优？: 2023-04-10; XGBoost是一个高效、灵活和可扩展的机器学习算法，因其在许多数据科学竞赛中的成功表现而备受瞩目。然而，为了使XGBoost模型达到最佳性能，需要进行参数调优。本文将介绍一些常见的XGBoost参数以及如何对它们进行调 ...

数据分析之数据挖掘入门指南: 2022-10-25; 数据分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。常用的第三方库 ...

数据分析师之数据挖掘入门: 2022-10-19; 数据分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。常用的第三方库 ...

机器学习与数据挖掘的学习路线图: 2018-07-04; 机器学习与数据挖掘的学习路线图说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域 = 数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理 ...

深度学习防止过拟合的方法: 2018-02-26; 深度学习防止过拟合的方法过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,使其”记住”了训练样本,然而其泛化误差却很高,在传统的机器学习方法中有很大防止过拟合的方法,同样这些方法很多也 ...

python实现随机森林random forest的原理及方法: 2018-01-22; python实现随机森林random forest的原理及方法想通过随机森林来获取数据的主要特征 1、理论随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。既可以用来做市场营销模 ...

随机森林（Random Forest）算法的优点和缺点都有哪些？: 2022-12-23; 随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法，是一种基于Bagging的集成学习方法，能够很好地处理分类和回归的问题。下面小编整理了随机森林的优点和缺点，希望对大家有所帮助。随机森林有许多优 ...

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