機器學習中的數學（五）：模型組合(Model Combining)之Boosting與Gradient Boosting

前言         將簡單的模型組合起來，效果比單個更復雜的模型好。組合的方式很多，隨機化（比如random forest），Boosting（比如GBDT）都是其中典型的方法，今天主要談談Gradient Boosting方法（這個與傳統的Boosting還有一些不同）的一些數學基礎，有了這個數學基礎，上面的應用可以看Freidman的Gradient Boosting Machine。要求讀

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