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

1. 集成學習（Ensemble Learning）原理 2. 集成學習（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成學習（Ensemble Learning）隨機森林（Rand ...

1. 集成學習（Ensemble Learning）原理 2. 集成學習（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成學習（Ensemble Learning）隨機森林（Rand ...

1. 集成學習（Ensemble Learning）原理 2. 集成學習（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成學習（Ensemble Learning）隨機森林（Rand ...

1. 目的：根據銀行客戶信息，判斷其是否接受銀行向他們提供的個人貸款。 2. 數據來源：https://www.kaggle.com/lowecoryr/universalbank 3 ...

bagging,boosting,adboost,random forests都屬於集成學習范疇. 在boosting算法產生之前，還出現過兩種比較重要的算法，即boostrapping方法和ba ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第30篇文章，我們今天來聊一個機器學習時代可以說是最厲害的模型——GBDT。 雖然文無第一武無第二，在機器 ...

集成學習（ensemble learning）通過構建並結合多個學習器來完成學習任務。集成學習通過將多個學習器進行結合，常可以獲得比單一學習器顯著優越的泛化性能。這對“弱學習器”尤為明顯，因此集成學習 ...