Gradient Boosting算法理论
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353） 介绍 梯度提升(Gradient Boosting)是一种用于回归和分类问题的机器学习技术。它集成弱预测模型，典型的是决策树，产生一个强预测模型。该方法分阶段建立弱模型，在每个阶段通过优化一个任意可微的损失函数建立弱模型。下面，我们以简单的最小二乘回归解释梯度提升法的原理。 最小二乘法的目标是，通过最小化均方误差
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