梯度提升决策树精华

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。

2 人赞了 GBDT与Adaboost的区别与联系 - 知乎专栏
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Gradient Boosting
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/26327929
Gradient Boosting explained [demonstration]
- http://arogozhnikov.github.io/2016/06/24/gradient_boosting_explained.html
机器学习算法实践-决策树(Decision Tree)
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/27905967
如何画XGBoost里面的决策树(decision tree)
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/28324798
FingercrossAI | gbdt
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怎么从零开始学习GBDT？ - 知乎
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GBDT的python源码实现
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zhihu.com/lives
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Gradient Tree Boosting
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/25871869
C++解析xml有什么好用的轮子? - 知乎
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如何看待《全球最大基金用人工智能炒股试验，回报率超500...
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梯度提升回归树 | Life is short, I use Pyhton3
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Gradient Boosting
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/30229128
[每周一paper][KDD2016] Ranking Relevance in Yahoo...
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/22695943
[数据挖掘] 回归和分类Kaggle实战 | HYPJUDY
- https://hypjudy.github.io/2017/06/23/regression-classification-kaggle/
基于树的adaboost和Gradient Tree Boosting...
- https://www.zhihu.com/question/46784781
using-boosting-to-learn-from-errors | 绿萝间
- https://muxuezi.github.io/posts/using-boosting-to-learn-from-errors.html
EM算法简单总结
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/26162237
HYPJUDY
- https://hypjudy.github.io/

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