GBDT算法梳理
1.前向分布算法 其算法的思想是，因为学习的是加法模型，如果能够从前往后，每一步只学习一个基函数及其系数，逐步逼近优化目标函数，那么就可以简化优化的复杂度。 2.负梯度拟合 对于一般的回归树，采用平方误差损失函数，这时根据前向分布每次只需要达到最优化，就能 ...
原文：GBDT算法梳理
.GBDT Gradient Boosting Decision Tree 思想 Boosting : Gradient boosting Gradient boosting是 boosting 的其中一种方法，它主要的思想是，每一次建立单个学习器时，是在之前建立的模型的损失函数的梯度下降方向。 我们知道损失函数 loss function 越大，说明模型越容易出错，如果我们的模型能够让损失函数 ...
2018-12-21 20:16 0 3956 推荐指数：
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