機器學習：以二元決策樹爲基學習器實現梯度提升算法的迴歸分析

1.前言              前面提到的算法都是通過一個函數來擬合數據解決問題，也就是單個機器學習算法，與其相對的還有多個機器學習算法，即：集成方法。        集成方法來源：如果模型之間近似相互獨立，則多個模型聯合的性能要優於單個模型。大致上可以分成兩類：（一）把幾種不同的機器學習算法集合到一起（二）把一種算法的不同參數組合起來。        集成方法由兩層算法組成。底層的算法叫基學

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