【机器学习算法】：提升树（Boosting tree）
提升树是以分类树和回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。Boosting方法其实本质上采用的是加法模型（基函数的线性组合）与前向分布算法。以决策树为基函数的Boosting方法被称为提升树（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回归树。 前向分布算法 提升树算法 针对不同的问题的提升树学习算法，其主要区别在于使用的损失
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