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用于回归和分类问题的机器学习技术,其以弱预测模型(通常为决策树)的集合的形式产生预测模型。
学界 | 多 GPU 加速学习，这是一份崭新的 XGBoost 库
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ThunderGBM：快成一道闪电的梯度提升决策树
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为什么每个数据科学家都要读一读Judea Pearl的《The Book of Why》
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机器之心
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做时间序列预测有必要用深度学习吗？事实证明，梯度提升回归树媲美甚至超越多个DNN模型
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深度森林第三弹：周志华组提出可做表征学习的多层梯度提升决策树
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美林数据： 如何快速完成一个数据挖掘分析项目？| 会员专栏
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【深度森林第三弹】周志华等提出梯度提升决策树再胜DNN
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斯坦福吴恩达团队提出NGBoost：用于概率预测的自然梯度提升
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极度梯度提升
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周志华等人提出sGBM：可微XGBoost算法，性能更强更快！
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AINLP
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深度森林第三弹：周志华组提出可做表征学习的多层梯度提升决策树
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云栖社区
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参考链接
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