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目標函數定義 : html 1. GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) Gradient Boosting是一種Boosting的方法 , 它的主要思想是每一次創建模型是在以前創建模型損失函數的梯度降低方向。損失函數式評價模型性能(通常爲擬合程度+正則項) , 認爲損失函數越小 , 性能越好 。而讓損失函數持續降低 , 就能使得模型不斷提高性能 , 其最好的方
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