机器学习算法总结(四)——GBDT与XGBOOST
Boosting方法实际上是采用加法模型与前向分布算法。在上一篇提到的Adaboost算法也可以用加法模型和前向分布算法来表示。以决策树为基学习器的提升方法称为提升树（Boosting Tree）。对分类问题决策树是CART分类树，对回归问题决策树是CART回归树。 1、前向分布算法 ...
原文：机器学习总结（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法，其实就是将多个弱学习器提升 boost 为一个强学习器的算法。其工作机制是通过一个弱学习算法，从初始训练集中训练出一个弱学习器，再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个弱学习器。如此反复学习 ，得到一系列的弱学习器，然后 组合这些弱学习器，构成一个强学习 ...
2018-10-14 17:12 0 3306 推荐指数：
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