一. GBDT的经典paper：《Greedy Function Approximation：A Gradient Boosting Machine》 Abstract Function appr ...

1. 集成学习（Ensemble Learning）原理 2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Rand ...

1. 集成学习（Ensemble Learning）原理 2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Rand ...

1. 集成学习（Ensemble Learning）原理 2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Rand ...

1. 目的：根据银行客户信息，判断其是否接受银行向他们提供的个人贷款。 2. 数据来源：https://www.kaggle.com/lowecoryr/universalbank 3 ...

bagging,boosting,adboost,random forests都属于集成学习范畴. 在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的算法，即boostrapping方法和ba ...

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 ...

集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成学习通过将多个学习器进行结合，常可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能。这对“弱学习器”尤为明显，因此集成学习 ...