基于Bagging与boosting的算法3---GBDT

他也是一棵提升树 第四部分：总结 百度：机器学习中损失函数及其梯度 每步优化一个损失函数 加法模型：每次在损失上增加，减小损失。 决策树既可以做分类，也可以做回归 回归问题的提升树，算最小均方差就可以了。 知道就可以 GBDT是一个提升树—处理数据量比较大的问题，通过GBDT处理原始数据（梯度提升树，可以对数据进行分类，将分类好的数据交给逻辑回归，GBDT+LR例子） gbdt+lr 参考网上GB

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