摘要：
这里以二元分类为例子，给出最基本原理的解释 GBDT 是多棵树的输出预测值的累加 GBDT的树都是 回归树 而不是分类树 分类树 分裂的时候选取使得误差下降最多的分裂 计算的技巧 最终分裂收益按照下面的方式计算，注意圆圈内的部分是固定值 GBDT 二分类 GBDT在实现中可以完全复用上面的计算方法框 阅读全文
posted @ 2016-10-10 18:21
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摘要：
前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。 美国金融银行业的大数据算法 阅读全文
posted @ 2016-10-10 18:05
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摘要：
gbdt（又称Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多个决策树组成。它最早见于yahoo，后被广泛应用在搜索排序、点击率预估上。 xgboost是陈天奇大牛新开发的Boostin 阅读全文
posted @ 2016-10-10 18:04
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摘要：
本文提供了一个在Windows环境下使用Visual Studio 2013编辑现有源代码并且保持目录结构的方法。本文使用VS2013中文社区版做示例（本版本为免费版，可在VS官网下载），其他版本的VS操作方式类似。打开VS2013，选择【菜单】-【新建】-【从现有代码创建项目】选择项目类型：Vis 阅读全文
posted @ 2016-10-10 16:28
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