转：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html　 　　在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit- ...

原文：http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46771793 在Python中使用XGBoost 下面将介绍XGBoost的Python模 ...

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

1 基本概念 集成学习的主要思路是先通过一定的规则生成多个学习器，再采用某种集成策略进行组合，最后综合判断输出最终结果。一般而言，通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。基于该 ...

1、优化模型的两种策略： 1）基于残差的方法 　　残差其实就是真实值和预测值之间的差值，在学习的过程中，首先学习一颗回归树，然后将“真实值-预测值”得到残差，再把残差作为一个学习目标，学习下一棵回 ...

ABSTRACT 这篇paper中作者结合GBDT和LR，取得了很好的效果，比单个模型的效果高出3%。随后作者研究了对整体预测系统产生影响的几个因素，发现Feature（能挖掘出用户和广告的历史信息 ...

python信用评分卡建模（附代码，博主录制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&ut ...

1. 什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法，其学术上的名称是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）。 ...

GBDT算法原理深入解析 标签： 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升（Gradient boosting）是一种用于回归、分类和排序任务的机器学习技术，属于Boos ...

1. 历史及演进 提升学习算法，又常常被称为Boosting，其主要思想是集成多个弱分类器，然后线性组合成为强分类器。为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法？其实这是有一定的理论基础的。19 ...