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：梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)，用于分类或回归。
今天学习了梯度提升决策树 Gradient Boosting Decision Tree, GBDT ，准备写点东西作为记录。后续，我会用python 实现GBDT， 发布到我的Github上，敬请Star。 梯度提升算法是一种通用的学习算法，除了决策树，还可以使用其它模型作为基学习器。梯度提升算法的思想是通过调整模型，让损失函数的值不断减小， 然后将各个模型加起来作为最终的预测模型。而梯度提升决 ...
2018-11-15 21:25 0 2151 推荐指数：
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