《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》論文筆記
1 簡介 本文根據2017年microsoft研究所等人寫的論文《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》翻譯總結。 Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)已是一個流行的機器學習方法，也存在一些實施，例如XGBoost和pGBRT。可以進行多類別分類、點擊率預測、學習排名等應用場
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