基於Bagging與boosting的算法3---GBDT

他也是一棵提升樹 第四部分：總結 百度：機器學習中損失函數及其梯度 每步優化一個損失函數 加法模型：每次在損失上增加，減小損失。 決策樹既可以做分類，也可以做迴歸 迴歸問題的提升樹，算最小均方差就可以了。 知道就可以 GBDT是一個提升樹—處理數據量比較大的問題，通過GBDT處理原始數據（梯度提升樹，可以對數據進行分類，將分類好的數據交給邏輯迴歸，GBDT+LR例子） gbdt+lr 參考網上GB

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