集成方法：漸進梯度回歸樹GBRT（迭代決策樹）
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 單決策樹C4.5由於功能太簡單。而且非常easy出現過擬合的現象。於是引申出了很多變種決策樹。就是將單決策樹進行模型組合，形成多決策樹，比較典型的就是迭代決策樹GBRT和隨機森林 ...
原文：【機器學習】迭代決策樹GBRT（漸進梯度回歸樹）
一 決策樹模型組合 單決策樹C . 由於功能太簡單，並且非常容易出現過擬合的現象，於是引申出了許多變種決策樹，就是將單決策樹進行模型組合，形成多決策樹，比較典型的就是迭代決策樹GBRT和隨機森林RF。 在最近幾年的paper上，如iccv這種重量級會議，iccv 年的里面有不少文章都是與Boosting和隨機森林相關的。模型組合 決策樹相關算法有兩種比較基本的形式：隨機森林RF與GBDT，其他比較 ...
2014-11-01 23:29 0 4450 推薦指數：
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