作者：汤北齐学习算法梯度boosting回归问题
摘要：将机器学习中的一种新方法——Boosting算法应用于两类不同回归问题的计算,结果表明:该方法有效、实用,在完成参数估计的同时,可以自动获取决定模型参数的主因素,并且特别适用于解决高维稀疏性问题.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《湖北工业大学学报》（双月刊）创刊于1986年，由湖北工业大学主办，CN刊号为：42-1752/Z，自创刊以来，颇受业界和广大读者的关注和好评。 《湖北工业大学学报》主要刊载校内各学科有创见的学术论文，包括机械工程，电气工程与计算机科学、工业设计、生物工程、化学工程、土木工程、工商管理、社会科学、以及相应的基础科学如数学、物理、外语等。
省级期刊
人气 366738 评论 69
人气 202072 评论 53
部级期刊
人气 107730 评论 50
北大期刊、统计源期刊
人气 81294 评论 49
