摘要：基础概念 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 全称梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法。GBDT是集成学习Boosting的家族成员，GBDT中的树是回归树，用于回归预测，调整后也可以用于分类。 分类树与回归树的差异 分类树大致的实现过程是：穷举每一个属性特 阅读全文

摘要：基础概念 随机森林是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，并且每一棵决策树之间没有关联。也可说随机森林是决策树的组合模型，其中决策树的组合形式采用类bagging的形式。 Boostrap、Bagging和Boosting（补充理解） Boostrap： Boostrap是一种组合方法的 阅读全文

摘要：机器学习的基础概念 机器学习时一门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习主要使用的学习方法是归纳，而不是演绎。 机器学习更多的使用归纳 阅读全文