機器學習算法梳理—GBDT算法

文章目錄 一、前向分步算法 二、負梯度擬合 三、損失函數 1.分類問題損失函數 2.迴歸問題損失函數 四、迴歸算法 五、二元分類 六、正則化 1.步長設置（learning rate） 2.子採樣比例（subsample） 七、優缺點 八、sklearn參數 九、應用場景 參考文獻 本文Boosting家族中另一個重要的算法 梯度提升樹(Gradient Boosting Decison Tree

>>阅读原文<<