GDBT

转载http://blog.csdn.net/a819825294 1.模型 提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分布算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree)。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉决策树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型： 其中，表示决策树；为决策树的参数；M为树的个数 2.学习过程 回归问题提升树使用以下前向分布

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