梯度提升树(GBDT)原理小结
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT ...
原文：GBDT 梯度提升树 原理总结
梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree GBDT有很多简称，有GBT Gradient Boosting Tree , GTB Gradient Tree Boosting ， GBRT Gradient Boosting Regression Tree , MART Multiple Additive Regression Tree ，其实都是指的同一种算法，本 ...
2018-04-08 14:59 0 6385 推荐指数：
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GBDT：梯度提升决策树
http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 综述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算 ...
集成学习之梯度提升树(GBDT)算法
梯度提升树(GBDT)的全称是Gradient Boosting Decision Tree。GBDT还有很多的简称，例如GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting )，GBRT(Gradient Boosting ...
梯度提升决策树(GBDT）
1.提升树 以决策树为基函数的提升方法称为提升树。决策树可以分为分类树和回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型。 针对不同的问题的提升术算法的主要区别就是损失函数的不同，对于回归问题我们选用平方损失函数，对于分类问题，我们使用指数 ...
机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理，看完再也不怕面试了
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第30篇文章，我们今天来聊一个机器学习时代可以说是最厉害的模型——GBDT。 虽然文无第一武无第二，在机器学习领域并没有什么最厉害的模型这一说。但在深度学习兴起和流行之前，GBDT的确是公认效果最出色 ...
【机器学习】：梯度提升决策树（GBDT）
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GBDT梯度提升树算法及官方案例
梯度提升树是一种决策树的集成算法。它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数。决策树类似，梯度提升树具有可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质。Spark.ml通过使用现有decision tree工具来实现。 梯度提升树依次迭代训练一系列的决策树。在一次迭代中 ...