← Все новости

Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 11: Градиентный бустинг

В десятой части при изучении случайного леса мы наткнулись на проблему: переход от одиночного дерева к лесу частично снизил дисперсию, но вопрос со смещением остался открытым.

Сегодня мы перейдем к концепции градиентного бустинга, которая позволяет последовательно сводить смещение к нулю, и заодно разберем, как заставить деревья эффективно учиться на ошибках своих "предшественников".

Читать далее
Читать оригинал на Хабр — Машинное обучение →