shiyuan69439

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GBDT算法梳理

即最小化每一步生成的基函数之和。前向分步算法求解这一优化问题的想法是：由于学习的是加法模型，如果能从前向后每一步只学习一个基函数及其系数，逐步逼近优化目标函数式。那么可以简化算法复杂度，优化每一步的基分类器。即每次只优化当前的基分类器，使其损失函数最小。这样，前向分布算法…

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随机森林算法梳理

通过构建并结合多个学习器来完成任务，常可以获得比单一学习器更加优越的泛化性能。即使每个简单的模型能力很弱，预测精度非常低，但组合起来之后，精度得到了显著的提升，可以和其他类型的强模型相媲美。先产生一组个体学习器（概念见下节），再用某种策略将其结合起来。个体学习器通常由现有的…

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2019-02-27