最容易理解的梯度增强教程 ---- Adam Studio

本文深入探讨了梯度增强(Gradient Boosting Machine, GBM)的起源,从AdaBoost的历史讲起,解释了如何通过弱模型构建强模型。文章介绍了GBM算法,展示了其在不同损失函数下的工作原理,并讨论了权重在优化问题中的作用。最后,总结了GBM作为强大机器学习算法的广泛应用和灵活性。" 121807556,11605231,协作模糊蛙跳算法解决分布式节能调度问题,"['算法', '优化', '能源管理', '调度问题', '模糊逻辑']

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Gradient Boosting

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Today we are going to have a look at one of the most popular and practical machine learning algorithms: gradient boosting.

Outline

We recommend going over this article in the order described below, but feel free to jump around between sections.

  • Introduction and history of boosting
    • History of Gradient Boosting Machine
  • GBM algorithm
    • ML Problem statement
    • Functional gradient descent
    • Friedman’s class
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