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摘要： 在上一篇博客里，我们讨论了关于Bagging的内容，其原理是从现有数据中有放回抽取若干个样本构建分类器，重复若干次建立若干个分类器进行投票，今天我们来讨论另一种算法：提升（Boost）。 简单地来说，提升就是指每一步我都产生一个弱预测模型，然后加权累加到总模型中，然后每一步弱预测模型生成的的依据都是 阅读全文

摘要： 转刘建平Pinard 在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有G 阅读全文