上节课我们主要介绍了Random Forest算法模型。Random Forest就是通过bagging的方式将许多不同的decision tree组合起来。除此之外，在decision tree中加入了各种随机性和多样性，比如不同特征的线性组合等。RF还可以使用OOB样本进行self-validation，而且可以通过permutation test进行feature selection。本节课将使用Adaptive Boosting的方法来研究decision tree的一些算法和模型。 上节课我们主要介绍了Random Forest算法模型。Random Forest就是通过b
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机器学习技法课程学习笔记11 -- Gradient Boosted Decision Tree
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