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目录
前言
一、GBDT算法概述
1.决策树
2.Boosting文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-791682.html
3.梯度提升文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-791682.html
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目录 前言 一、梯度下降法简述 二、梯度下降算法原理理解 1.梯度 2.梯度定义
说明：这是一个机器学习实战项目（附带 数据+代码+文档+视频讲解 ），如需 数据+代码+文档+视频讲解 可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 GBDT是Gradient Boosting Decision Tree（梯度提升树）的缩写。GBDT分类又是建立在回归树的基础上的。 本项目应用GBDT算法实现多分类模型。
目录 前言 一、移动平均模型(MA) 模型原理 自回归 移动平均模型
目录 前言 一、曲线拟合策略 二、最小二乘法理论基础 1.残差 原理 特征 选取策略 2.最小二乘原则 定义 解法总览 三、最小二乘解法 1.确定函数类 2.求解方程 极小值原理： 求解方程组 定理 特例 四、代码实现 点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢 我们知道
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree)，它 通过构造一组弱的学习器(树)，并把多棵决策树的结果累加起来作为最终的预测输出 。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。 GBDT主要
说明：这是一个机器学习实战项目（附带 数据+代码+文档+视频讲解 ），如需 数据+代码+文档+视频讲解 可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 Stacking通常考虑的是异质弱学习器（不同的学习算法被组合在一起），stacking学习用元模型组合基础模型。stacking 的概念是学习几个不
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目录 前言 一、平滑法理论 1.时序特性 2.建模流程 二、平滑法算法
Boosting算法是通过串联的方式，将一组弱学习器提升为强学习器算法。它的工作机制如下： （1）用初始训练集训练出一个基学习器； （2）依据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得之前做错的训练样本在之后中得到最大的关注； （3）用调整后的样本分布进行下一
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