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：機器學習總結（4）—分類中的樹模型（決策樹及RF.GBDT集成模型）
前言 過去幾個月，一直在學習機器學習模型，輸入只是學習的一部分，輸出可以幫助自己更熟練地掌握概念和知識。把一個復雜的事物簡單的講述出來，才能表示真正弄懂了這個知識。所以我將在博客中盡量簡單地把這些模型講述出來，以加深自己的掌握，也為他人提供一點點參考。感謝大神劉建平Pinard的博客，如有任何疑惑可參考該神博客，此作僅為狗尾續貂之作。 每個模型介紹都將用基本思想，輸入，輸出，損失函數，優化方法，偽 ...
2020-11-11 17:43 0 554 推薦指數：
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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 ...
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