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百科知识指南
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| 腼腆的眼镜 · · 1 周前 2019年7月7日 ... 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种强大的机器学习算法，尤其在分类任务中表现优秀。该算法是集成学习方法的一种，通过组合多个;... |
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| 腼腆的眼镜 · · 1 周前 2019年10月13日 ... ... 代码清晰易懂”，“占用内存小”等。 历史演进 ... LightGBM 提出的主要原因就是为了解决GBDT 在海量数据遇到的问题，让GBDT 可以更好更快地用于工业实践。 |
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| 腼腆的眼镜 · · 1 周前 2024年11月1日 ... 12_Adaboost_GBDT_XGBoost算法原理1 · 总的来说，AdaBoost和GBDT都是通过组合多个弱学习器来构建强学习器，但GBDT更注重于最小化残差或梯度，而AdaBoost则是;... |
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| 腼腆的眼镜 · · 1 周前 2016年5月30日 ... GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁，能有效的应用到分类、回归、排序问题，虽然使用起来不难，但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。 |
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| 腼腆的眼镜 · · 1 周前 2018年3月12日 ... 1. 概述RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 |
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| 腼腆的眼镜 · · 1 周前 2018年10月23日 ... 2 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，;... |
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| 腼腆的眼镜 · · 1 周前 XGBoost, which stands for Extreme Gradient Boosting, is a scalable, distributed gradient-boosted decision tree (GBDT) machine learning library. |
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