從頭瞭解Gradient Boosting算法
目的 雖然大多數Kaggle競賽獲勝者使用各種模型的疊加/集合，但是一個特定的模式是大部分集合的部分是梯度提升（GBM）算法的一些變體。以最新的Kaggle比賽獲勝者爲例：Michael Jahrer的解決方案是在安全駕駛的預測中的表示學習。他的解決方案是6個模型的混合。1 個LightGBM（GBM的變體）和5個神經網絡。雖然他的成功歸因於他爲結構化數據發明的新的半監督學習，但梯度提升模型也發揮
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