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摘要：請您勇敢地去翻譯和改進翻譯。雖然我們追求卓越，但我們并不要求您做到十全十美，因此請不要擔心因為翻譯上犯錯在大部分情況下，我們的服務器已經(jīng)記錄所有的翻譯，因此您不必擔心會因為您的失誤遭到無法挽回的破壞。
請您勇敢地去翻譯和改進翻譯。雖然我們追求卓越，但我們并不要求您做到十全十美，因此請不要擔心因為翻譯上犯錯——在大部分情況下，我們的服務器已經(jīng)記錄所有的翻譯，因此您不必擔心會因為您的失誤遭到無法挽回的破壞。（改編自維基百科）
通過在 Python 中使用 XGBoost 提前停止來避免過度擬合
如何在 Python 中調優(yōu) XGBoost 的多線程支持
如何配置梯度提升算法
在 Python 中使用 XGBoost 進行梯度提升的數(shù)據(jù)準備
如何使用 scikit-learn 在 Python 中開發(fā)您的第一個 XGBoost 模型
如何在 Python 中使用 XGBoost 評估梯度提升模型
在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征選擇
淺談機器學習的梯度提升算法
應用機器學習的 XGBoost 簡介
如何在 macOS 上為 Python 安裝 XGBoost
如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型
從梯度提升開始，比較 165 個數(shù)據(jù)集上的 13 種算法
在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 進行隨機梯度提升
如何使用 Amazon Web Services 在云中訓練 XGBoost 模型
在 Python 中使用 XGBoost 調整梯度提升的學習率
如何在 Python 中使用 XGBoost 調整決策樹的數(shù)量和大小
如何在 Python 中使用 XGBoost 可視化梯度提升決策樹
在 Python 中開始使用 XGBoost 的 7 步迷你課程
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摘要：請回復這個帖子并注明組織個人信息來申請加入。版筆記等到中文字幕翻譯完畢后再整理。數(shù)量超過個，在所有組織中排名前。網(wǎng)站日超過，排名的峰值為。主頁歸檔社區(qū)自媒體平臺微博知乎專欄公眾號博客園簡書合作侵權，請聯(lián)系請抄送一份到贊助我們 Special Sponsors showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018907426?w=1...
摘要：請回復這個帖子并注明組織個人信息來申請加入。權限分配靈活，能者居之。數(shù)量超過個，在所有組織中排名前。網(wǎng)站日超過，排名的峰值為。導航歸檔社區(qū)自媒體平臺微博知乎專欄公眾號博客園簡書合作侵權，請聯(lián)系請抄送一份到贊助我們 Special Sponsors showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018907426?w=1760&h=...
閱讀 2663·2023-04-26 00:07
閱讀 2443·2021-11-15 11:37
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閱讀 2580·2019-08-30 15:53
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