derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning Greedy function approximation: A gradient boosting machine. の概要を読むと以下のようなことが書かれている: 関数の推定・近似を，パラメータ空間ではなく，関数空間における数値最適化の観点から捉える．段階的加法展開と最急降下法による最小化との間に関連がある．任意の適合基準に基づく加法展開のための一般的な勾配降下「ブースティング」パラダイムを開発した．回帰における最小二乗，最小絶対偏差，Huber-M損失関数，分類における多クラスロジスティック尤度に対する具体的なアルゴリズムが示されている．個々の加法要素が回帰木である場合の特別な拡張を導き… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2022%2F03%2F27%2F162149" title="勾配ブースティング木 (4) - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2022-03-27 16:21:49 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2022/03/27/162149 1.0 100%