文件名称：31. RF GBDT XGBoost 面试级整理1
文件大小：534KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-03 20:13:58
集成学习 boosting 随机森林 回归 决策树
1. 在数据集上表现良好，相比于其他算法有较大的优势（训练速 2. 能够处理很高维的数据，并且不用特征选择，而且在训练后， 3. 容易做成并行化方法 1. 能灵
31. RF GBDT XGBoost 面试级整理1
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文件名称：31. RF GBDT XGBoost 面试级整理1
文件大小：534KB
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更新时间：2022-08-03 20:13:58
集成学习 boosting 随机森林 回归 决策树
1. 在数据集上表现良好，相比于其他算法有较大的优势（训练速 2. 能够处理很高维的数据，并且不用特征选择，而且在训练后， 3. 容易做成并行化方法 1. 能灵