機器學習中的算法：決策樹模型組合之GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
【轉載自：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html】 前言 決策樹這種算法有着很多良好的特性，比如說訓練時間復雜度較低，預測的過程比較快速，模型容易展示（容易 ...
原文：機器學習中的算法——決策樹模型組合之隨機森林與GBDT
前言： 決策樹這種算法有着很多良好的特性，比如說訓練時間復雜度較低，預測的過程比較快速，模型容易展示 容易將得到的決策樹做成圖片展示出來 等。但是同時，單決策樹又有一些不好的地方，比如說容易over fitting，雖然有一些方法，如剪枝可以減少這種情況，但是還是不夠的。 美國金融銀行業的大數據算法：隨機森林模型 綜合模型 模型組合 比如說有Boosting，Bagging等 與決策樹相關的算法比 ...
2016-10-10 18:05 0 3313 推薦指數：
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本文為senlie原創，轉載請保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 決策樹---------------------------------------------------------------------1.描述：以樹為基礎的方法可以用於回歸 ...