機器學習算法-gbdt

GBDT（分類，迴歸（線性/非線性）） 1.原理簡介 2.原理：迴歸/分類 3.正則化 4.優缺點   1.原理簡介：（gradient boosting decision tree） （形式+迭代目標+擬合方法） GBDT就是boosting框架+任意損失函數+CART迴歸樹模型；他關注的是殘差值，迭代目標是找到一個CART迴歸樹模型的弱學習器，讓損失函數最小（找決策樹，讓損失最小）；損失函數擬

>>阅读原文<<