梯度提升樹 Gradient Boosting Decision Tree
Adaboost + CART 用 CART 決策樹來作為 Adaboost 的基礎學習器 但是問題在於，需要把決策樹改成能接收帶權樣本輸入的版本。（need: weighted DTree(D, u(t)) ） 這樣可能有點麻煩，有沒有簡單點的辦法？盡量不碰基礎學習器內部，想辦法 ...
原文：統計學習方法--提升樹模型（Boosting Tree）與梯度提升樹（GBDT）
主要內容 介紹提升樹模型以及梯度提升樹的算法流程 Boosting Tree 提升樹模型采用加法模型 基函數的線性組合 與前向分步算法，同時基函數采用決策樹算法，對待分類問題采用二叉分類樹，對於回歸問題采用二叉回歸樹。提升樹模型可以看作是決策樹的加法模型： 其中T 表示決策樹，M為樹的個數， 表示決策樹的參數 提升樹算法采用前向分部算法。首先確定f x ,第m步的模型是： 對決策樹的參數 的確定 ...
2017-03-15 23:03 3 17484 推薦指數：
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