方法证据记录
Gradient Boosting
Gradient Boosting is an ensemble learning method, formalised by Jerome H. Friedman in 2001, that combines a sequence of weak learners — typically shallow decision trees — so that each new tree is fitted to minimise the residual errors of the trees before it. It is the core algorithm behind popular implementations such as XGBoost, LightGBM and CatBoost.
源记录
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Gradient Boosting Machine (Friedman's Gradient Boosting)
分类方法记录 · ml-model / machine-learning
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