【機器學習】集成學習(三)----前向分步算法、提升樹與GBDT

對於前一篇的AdaBoost算法我們其實可以這樣理解，模型是加法模型、損失函數爲指數函數、學習算法爲前向分步算法時的二類分類學習方法。其實加法模型就是基分類器的線性組合啦，那麼前向分步算法是什麼呢？ 【加法模型】 我們將 f(x)=∑m=1Mβmb(x;γm) f ( x ) = ∑ m = 1 M β m b ( x ; γ m ) 作爲加法模型，其中 b(x;γm) b ( x ; γ m )

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