【AI深究】随机梯度提升（Stochastic GBM）深度解析：原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）|集成方法核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义

 大家好，我是爱酱。本篇延续我上五篇Boosting (XGBoost, LightGBM, AdaBoost, CatBoost, GBM)，继续去讲解随机梯度提升：StochasticGBM（全称 Stochastic Gradient Boosting）的核心原理、算法细节、数学表达、优缺点、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一经典Boosting算法的本质与应用。

注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

注：XGBoost，LightGBM，AdaBoost，CatBoost和GBM都是集成方法（Ensemble）的Boosting方法，非常经典、常用或新晋，爱酱也有文章深入探讨这两种集成方法的仔细介绍，这里也给上链接。
XGBoost传送门：
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LightGBM传送门：
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AdaBoost传送门：
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CatBoost传送门：
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GBM（Gradient Boosting Machine）传送门：