進階：2.GBDT算法梳理
GBDT算法梳理 學習內容： 1.前向分佈算法 2.負梯度擬合 3.損失函數 4.迴歸 5.二分類，多分類 6.正則化 7.優缺點 8.sklearn參數 9.應用場景 1.前向分佈算法 在學習模型時，每一步只學習一個基函數及其係數，逐步逼近優化函數式，從而簡化優化的複雜度。 2.負梯度擬合 針對這個問題，大牛Freidman提出了用損失函數的負梯度來擬合本輪損失的近似值，進而擬合一個CA
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