热门
导航
快讯
推荐文章
热门
导航
快讯
推荐文章
#GPBoost
GPBoost: 结合树提升与高斯过程和混合效应模型的强大机器学习框架
2 个月前
GPBoost是一个创新的机器学习库,结合了树提升与高斯过程和分组随机效应模型(也称为混合效应模型或潜在高斯模型)。它不仅允许独立应用树提升,还支持高斯过程和(广义)线性混合效应模型(LMM和GLMM)的推断和预测。GPBoost为复杂数据建模提供了灵活而强大的解决方案,在多个应用领域展现出优异的性能。
GPBoost
机器学习
树提升
高斯过程
混合效应模型
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
GPBoost
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
查看
使用协议
隐私政策
广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI
·
鲁ICP备2024100362号-6
·
鲁公网安备37021002001498号