1 Boosting概述

2 Classification and Regression Tree

3 AdaBoost

3.1 算法框架

3.2 原理:Additive Modeling

4 Gradient Boosting Machine

4.1 理论基础:Numerical Optimization

4.1.1 steepest-descent

4.1.2 function space

4.2  gradient boosting 计算框架

4.2.1 gradient boost

4.2.2 tree boost

4.2.3 Application: LS, LAD, Lk_Boost

5 Reference

最新文章

  1. 大熊君JavaScript插件化开发------(第一季)
  2. erlang ssl
  3. Java多线程同步 synchronized 关键字的使用
  4. nodejs里的module.exports和exports的关系
  5. 【题解】【数组】【Prefix Sums】【Codility】Genomic Range Query
  6. PhotoSwipe简介(PhotoSwipe是一个适合在触摸屏手机上使用的相册展示包)
  7. IOS开发之——颜色设置
  8. HttpRequest 和HttpWebRequest的区别
  9. HDU2639[背包第K大]
  10. 布局常见问题之css实现多行文本溢出显示省略号(…)全攻略
  11. 概念 : 过程 : 前台login
  12. 在Cisco Catalyst 3750端口做策略限速 QOS
  13. java算法之超级丑数
  14. 一种轻量级的微信小程序日志监控的方法
  15. 用Margin还是用Padding?(转载)
  16. Vue疑难杂症
  17. java项目改为web项目
  18. 【代码笔记】iOS-长条蓝色button
  19. netbeans启动后一会崩溃处理
  20. 16、java包装类

热门文章

  1. Linux下查询一个包是32位还是64位
  2. PHP判断文件是否被引入的方法get_included_files
  3. thinkphp中url的生成U()方法
  4. 给安卓端调用的apk、图片下载接口
  5. mac下自定义伪协议配置
  6. javascript好文分享
  7. 修改Ubuntu默认apt下载源
  8. DataTable改变column类型
  9. SMO是英文SQL Server Management Objects的缩写(上一篇文章的补充)
  10. 「小程序JAVA实战」微信小程序的简要注册流程(二)