Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees（mGBDT） 筆記
自去年周志華老師提出了「深度森林」後，有重磅提出了多層梯度提升決策樹模型。提出通過堆疊多個迴歸 GBDT 層作爲構建塊，並探索了其學習層級表徵的能力。此外，與層級表徵的神經網絡不同，他們提出的方法並不要求每一層都是可微，也不需要使用反向傳播更新參數。本文旨在對該paper進行解讀，轉載請註明出處。 本文主要回答了兩個問題： 1、我們是否可以用非可微組件構建多層模型（比如使用樹集成來獲得分層分佈式表
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