Gradient Boosting算法理論
機器學習訓練營——機器學習愛好者的自由交流空間（入羣聯繫qq：2279055353） 介紹 梯度提升(Gradient Boosting)是一種用於迴歸和分類問題的機器學習技術。它集成弱預測模型，典型的是決策樹，產生一個強預測模型。該方法分階段建立弱模型，在每個階段通過優化一個任意可微的損失函數建立弱模型。下面，我們以簡單的最小二乘迴歸解釋梯度提升法的原理。 最小二乘法的目標是，通過最小化均方誤差
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