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GBDT基础入门讲解
GBDT基础入门讲解
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对于GDBT的最初级的入门讲解，适合新手，讲解gdbt求残差的基本方法等
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GBDT的介绍ppt
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Task2 GBDT算法梳理
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Task2 GBDT算法梳理 主要用于社群的资料整合。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法，本文统一简称GBDT
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2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课
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G
B
D
T
Gradient Boosti
ng Decision T
r
ee
项闰冶
2019.01.
目
录
Decision
T
ree
Boosting
Gradient Boosting
Gradient Boosting Decision T
ree
原理
GBDT
正则化
GBDT
的损失函数
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
将特征空间用超平面进行划分进行分类或预测，包括分类树与回归树。
优点
可解释性强
可处理混合类型特征
具体伸缩不变性（不用归一化特征）
有特征组合的作用
可自然地处理缺失值
对异常点鲁棒
有特征选择作用
可扩展性强，容易并行
缺点：缺乏平滑性、不适合处理高维稀疏数据、容易出现过拟合
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