[帮助文档] 如何使用梯度提升决策树算法GBDT
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。
学习笔记： 机器学习经典算法-决策树（Decision Tress）
决策树是一种用于分类和回归任务的 非参数监督学习算法。该算法在于基于训练数据生成一个树形的决策结构。树形的决策结构的执行逻辑由根节点、分支、内部节点和叶节点组成。其中每个节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后的每个叶节点代表一种判别结果。基于树形判别结构，决策树天然地用于解决...
【机器学习算法-python实现】Adaboost的实现(1)-单层决策树(decision stump)
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元...
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