轉：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html　 　　在梯度提升樹(GBDT)原理小結中，我們對GBDT的原理做了總結，本文我們就從scikit- ...

原文：http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46771793 在Python中使用XGBoost 下面將介紹XGBoost的Python模 ...

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

1 基本概念 集成學習的主要思路是先通過一定的規則生成多個學習器，再采用某種集成策略進行組合，最后綜合判斷輸出最終結果。一般而言，通常所說的集成學習中的多個學習器都是同質的"弱學習器"。基於該 ...

1、優化模型的兩種策略： 1）基於殘差的方法 　　殘差其實就是真實值和預測值之間的差值，在學習的過程中，首先學習一顆回歸樹，然后將“真實值-預測值”得到殘差，再把殘差作為一個學習目標，學習下一棵回 ...

ABSTRACT 這篇paper中作者結合GBDT和LR，取得了很好的效果，比單個模型的效果高出3%。隨后作者研究了對整體預測系統產生影響的幾個因素，發現Feature（能挖掘出用戶和廣告的歷史信息 ...

python信用評分卡建模（附代碼，博主錄制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&ut ...

1. 什么是Treelink Treelink是阿里集團內部的叫法，其學術上的名稱是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升決策樹）。 ...

GBDT算法原理深入解析 標簽： 機器學習 集成學習 GBM GBDT XGBoost 梯度提升（Gradient boosting）是一種用於回歸、分類和排序任務的機器學習技術，屬於Boos ...

1. 歷史及演進 提升學習算法，又常常被稱為Boosting，其主要思想是集成多個弱分類器，然后線性組合成為強分類器。為什么弱分類算法可以通過線性組合形成強分類算法？其實這是有一定的理論基礎的。19 ...