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2017-07-27 15:23 哈尔滨工业大学 算法工程师
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（发现大家总是读错GBDT。。。） GBDT采用的是boosting的思想，先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得基学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器，最后将所有基学习器加权结合。GDBT在传统的boosting的基础上，将以决策树为基函数的提升树拟合残差，利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为残差的估计。
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