GBDT算法筆記
概述： GBDT算法可以看成是由M棵樹CART迴歸樹組成的加法模型， 該模型使用前向分佈算法來學習， 在前向分佈算法中，每一步只學習一個基函數(基模型)及其係數，逐步逼近優化目標函數 在迴歸問題中，當採用平方誤差損失時，那麼GBDT每一步目標是去擬合 到上一步爲止學到的模型 與真實樣本的殘差 GBDTl來自提升樹，下面從4個方面來學習GBDT算法 1.CART迴歸樹 2.加法模型與前向分佈算法 3
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