Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees
本 blog 旨在對南京大學周老師團隊近期的一篇paper進行解讀；轉載請註明出處 楔子 多層特徵表示在神經網絡中得到了充分地應用；然而，當模型不可微時 如針對離散型數據或表格型等結構化數據時，GBDTs通常是此類數據 的主流方法，這類方法通常很難學習到較好的特徵表示能力。鑑於此 ，作者提出了通過stacking多層GBDTs來盡力一層一層的模塊，通過此 種層次結構來獲取數據特徵的分層表示能力。
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