GBDT和XGBoost

前向分步算法 考虑加法模型： f ( x ) = ∑ i = 1 M β i b ( x ; γ i ) f(x)=\sum_{i=1}^{M}\beta_ib(x;\gamma_i) f(x)=i=1∑M​βi​b(x;γi​) 其中 b ( x ; γ i ) b(x;\gamma_i) b(x;γi​)， β i \beta_i βi​分别为基函数和基函数的系数。 在给定训练数据和损失函数

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