XGBoost
XGBoost는 Extreme Gradient Boosting의 약자로, 효율적이고 확장 가능한 머신러닝 모델 학습을 위해 설계된 최적화된 분산 그레이디언트 부스팅 라이브러리입니다. 속도, 성능, 강력한 정규화 기능으로 잘 알려져 있습니다....
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Machine Learning
Ensemble Learning
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Ensemble Learning
그래디언트 부스팅
그래디언트 부스팅은 회귀와 분류를 위한 강력한 머신러닝 앙상블 기법입니다. 이 방법은 일반적으로 의사결정나무를 사용하여 모델을 순차적으로 구축하며, 예측을 최적화하고 정확성을 높이며 과적합을 방지합니다. 데이터 사이언스 대회와 비즈니스 솔루션에서 널리 활용됩니다....
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Gradient Boosting
Machine Learning
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배깅(Bagging)
배깅(Bagging, Bootstrap Aggregating의 약자)은 AI 및 머신러닝에서 모델의 정확성과 견고함을 높이기 위해 부트스트랩 데이터 하위 집합에 여러 기본 모델을 학습시키고 이들의 예측을 집계하는 기본 앙상블 학습 기법입니다....
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Ensemble Learning
AI
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