机器学习算法推导

目录

1、Bootstrap2、Bagging3、Random Forest4、贝叶斯公式4.1预习4.2 条件概率的意义4.3 条件概率公式4.4 贝叶斯公式4.5 贝叶斯与朴素贝叶斯 6. GBDT6.5.1 Boosting思想6.5.2 GBDT原来是这么回事6.2. 梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么？6.3. **GBDT**的优点和局限性有哪些？6.3.1 优点6.3.2 局限性 6.4. RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系 7. Xgboost目录<