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- gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。
- 机器学习之随机森林随机森林是bagging算法的代表，使用了CART树作为弱分类器，将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合 来降低单棵决策树的可能带来的片面性和判断不准确性。对于普通的决策树，是在所有样本特征中找一个最优特征来做决策树的左右子树划分，而随机森林会先通过自助采样的方法（bootstrap）得到N个训练集，然后在 单个训练集上会随机选择一部分特征，来选择一个最优特征来做决策树的... 机器学习之随机森林随机森林是bagging算法的代表，使用了CART树作为弱分类器，将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合 来降低单棵决策树的可能带来的片面性和判断不准确性。对于普通的决策树，是在所有样本特征中找一个最优特征来做决策树的左右子树划分，而随机森林会先通过自助采样的方法（bootstrap）得到N个训练集，然后在 单个训练集上会随机选择一部分特征，来选择一个最优特征来做决策树的...
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