梯度提升树 Gradient Boosting Decision Tree
Adaboost + CART 用 CART 决策树来作为 Adaboost 的基础学习器 但是问题在于，需要把决策树改成能接收带权样本输入的版本。（need: weighted DTree(D, u(t)) ） 这样可能有点麻烦，有没有简单点的办法？尽量不碰基础学习器内部，想办法 ...
原文：统计学习方法--提升树模型（Boosting Tree）与梯度提升树（GBDT）
主要内容 介绍提升树模型以及梯度提升树的算法流程 Boosting Tree 提升树模型采用加法模型 基函数的线性组合 与前向分步算法，同时基函数采用决策树算法，对待分类问题采用二叉分类树，对于回归问题采用二叉回归树。提升树模型可以看作是决策树的加法模型： 其中T 表示决策树，M为树的个数， 表示决策树的参数 提升树算法采用前向分部算法。首先确定f x ,第m步的模型是： 对决策树的参数 的确定 ...
2017-03-15 23:03 3 17484 推荐指数：
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