機器學習：GBDT（梯度提升決策樹）

一 簡介 GBDT通過多輪迭代,每輪迭代產生一個弱分類器，每個分類器在上一輪分類器的殘差基礎上進行訓練。對弱分類器的要求一般是足夠簡單，並且是低方差和高偏差的。因爲訓練的過程是通過降低偏差來不斷提高最終分類器的精度。 GBDT主要由三個概念組成：Regression Decistion Tree（即DT)，Gradient Boosting（即GB)，Shrinkage (算法的一個重要演進分枝，

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