小白也能看懂的Gradient Boosting的簡單理解

近期學到這個，整理了一下筆記發上來～ 小建議： 先理解信息熵、決策樹、Adaboost以及機器學習基礎，這樣學起來更容易懂～ 簡單理解 我們知道，ensemble learning（可以理解爲「組學習」）分爲bagging和boosting。 首先，我們從對Gradient Boosting的簡單理解開始～（敲黑板～重點關注下Residual） 我們先從一個示例數據集（來源於Josh Starme

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