Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees（mGBDT） 笔记
自去年周志华老师提出了“深度森林”后，有重磅提出了多层梯度提升决策树模型。提出通过堆叠多个回归 GBDT 层作为构建块，并探索了其学习层级表征的能力。此外，与层级表征的神经网络不同，他们提出的方法并不要求每一层都是可微，也不需要使用反向传播更新参数。本文旨在对该paper进行解读，转载请注明出处。 本文主要回答了两个问题： 1、我们是否可以用非可微组件构建多层模型（比如使用树集成来获得分层分布式表
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