Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees

时间 2020-12-21

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本 blog 旨在对南京大学周老师团队近期的一篇paper进行解读；转载请注明出处楔子多层特征表示在神经网络中得到了充分地应用；然而，当模型不可微时如针对离散型数据或表格型等结构化数据时，GBDTs通常是此类数据的主流方法，这类方法通常很难学习到较好的特征表示能力。鉴于此，作者提出了通过stacking多层GBDTs来尽力一层一层的模块，通过此种层次结构来获取数据特征的分层表示能力。

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1. Parallel Gradient Boosting Decision Trees
2. Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees（mGBDT）笔记
3. Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)
4. GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
5. Gradient Boosted Decision Trees（GBDT）详解
6. Gradient Boosting Decision Tree学习
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8. GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)基本原理
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10. task2 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 算法
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