GBDTとXGBoost（ディシジョン・ツリーディシジョンツリー開始から、ステップバイステップの手を）理解する人気

シャポー：ノートの遺骨のこのシリーズは、シンプル+それがあったかはっきり言ってみてくださいすることを約束しました。深いGBDTとXGBoostに、ステップで最も基本的な決定木、ステップと手を始め、GBDTとXGBoostを理解するために。

感謝の一部心からの言葉は：（ツリーからそれらの間XGBoostまで）平野たくさんのビデオをリリースし、公開番号、「ジョシュStarmerでStatQuest」をYoutubeでありがとうございました。ノートのこのシリーズは、彼の説明とリストされている例に基づいて大幅にあります。

小さな発表は：に集中できるのマイクロチャネルのパブリック番号の友人、最初の時間は:)更新を受け取ります。

記事コースの下にカタログ（リンクがある状況を指すことがあり、それが更新されていたことを説明し、他のタイトルやテキストのみを完了していない状態、場合:-)：

• ディシジョンツリーディシジョンツリー

• イデアメイン （決定木の一例であるものに、データの独自のセットを持って、徐々に決定木0の構築を開始する方法から、2020年4月4日）

• 私たちは数値データを持っている場合は？

• ランクデータ

• 複数の選択肢のデータ

• 機能の選択とデータの欠落

• 回帰木

• プルーン回帰木

• ランダムフォレスト

• 建物

• 使い方

• 評価

• 欠損データとクラスタリング

• AdaBoost

• グラデーションブースト

• 回帰メインのアイデア

• 回帰詳細

• 分類

• 分類詳細

• XGBoost

• 回帰のためのXGBoost木

• 分類のためのXGBoost木

• 数理詳細

• 最適化

結論：それぞれが数を完了した後、すべてのコンテンツをよりスムーズに、より便利な検索キーワードを読んで、単一の大規模なWebページに統合されます。

 

（私は、あなたの健康を特殊な期間を願っています！）