上一小节介绍了集成学习算法，简单来说让多个机器学习算法在同一个问题上分别进行学习并预测，最终根据 "少数服从多数" 的原则作出最终预测，这种所谓少数服从多数的投票方式称为 Hard Voting。...

前两个小节介绍了集成学习，集成学习的思路就是让多个机器学习算法在同一个问题上分别进行学习并预测，最终根据投票 "少数服从多数" 的原则作出最终预测。根据统计学中的大数定理可知，如果想要通过集成学习得到更可信、更...

GBDT全称为gradient boosting decision tree， 是一种基于决策树的集成学习算法。在Adaboost算法中，弱分类器的模型可以根据需要灵活选择，而GBDT则强制限定为决策树算法。...

选自OpenReview作者：Sergei Ivanov等机器之心编译编辑：小舟、蛋酱GBDT 和 GNN 方法各有各的优势，现在，来自法国、俄罗斯两家机构的研究者将二者的优势结合起来，探索...

决策树（decision tree）是一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，从根节...

集成学习并不是一个具体的模型或者算法，而是一个解决问题的框架，其基本思想是综合参考多个模型的结果，以提高性能，类似三个臭皮匠，顶个诸葛亮，图示如下...

决策树属于监督学习算法的一种，根据原始输入数据中的特征，构建一个树状模型来进行分类。比如探究早晨是否出去打网球的例子，输入数据如下

学会了回溯，你就能解决著名的八皇后问题，数学家高斯穷其一生都没有解出八皇后的解，而借助现代计算机和回溯算法，你分分钟就搞定了，当然，N 皇后也不在话下。...

多棵决策树组成了一片“森林”，计算时由每棵树投票或取均值的方式来决定最终结果，体现了三个臭皮匠顶个诸葛亮的中国传统民间智慧。

分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测 主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。...