《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》论文笔记
1 简介 本文根据2017年microsoft研究所等人写的论文《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》翻译总结。 Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)已是一个流行的机器学习方法，也存在一些实施，例如XGBoost和pGBRT。可以进行多类别分类、点击率预测、学习排名等应用场
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