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机器学习 LightGBM -GBDT 多分类点击率预测检索排序GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并

【机器学习chp9】集成学习误差的偏差-方差分解，具体如下：公式：公式分析：对于个独立同分布的学习器：Scikit-Learn 提供了两种实现 Bagging 的方法：

学不会lostfound

一、机器学习算法与实践_07支持向量机与集成学习算法笔记SVM（Support Vector Machine，即：支持向量机）是一种监督学习算法，主要用于分类问题，但也可用于回归分析（称为支持向量回归，Support Vector Regression，简称SVR）

机器学习之心

小众创新组合！LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)1.Matlab实现LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归预测，LightGBM+BO-Transformer-LSTM/LightGBM+Bayes-Transformer-LSTM（程序可以作为一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

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Python基于逻辑回归分类模型、决策树分类模型、LightGBM分类模型和XGBoost分类模型实现车辆贷款违约预测项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。往期研究了多输入单输出回归预测方法，本次研究多输入多输出回归预测。参考链接：

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第70期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入单输出分类预测模型（全网首发，敬请期待）(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。基于MATLAB的LightGbm即将研究测试上线。下一个研究对象： ABCBOOST模型