梯度迭代树
算法简介：
梯度提升树是一种决策树的集成算法。它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数。决策树类似，梯度提升树具有可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质。Spark.ml通过使用现有 梯度提升树是一种决策树的集成算法。它通过反复迭
阅读背景：
梯度迭代树（GBDT）算法原理及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/python）
来源：互联网
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