本文主要是介绍GBDT中残差和梯度的关系，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
采用Square loss为损失函数时，负梯度和残差相等。不过，当我们采用Absolute loss/Huber loss等其它损失函数时，负梯度只是残差的近似。
转自 http://aandds.com/blog/ensemble-gbdt.html
这篇关于GBDT中残差和梯度的关系的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
相关文章
java中新生代和老生代的关系说明
《java中新生代和老生代的关系说明》：本文主要介绍java中新生代和老生代的关系说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、内存区域划分新生代老年代二、对象生命周期与晋升流程三、新生代与老年代的协作机制1. 跨代引用处理2. 动态年龄判定3. 空间分
C/C++的OpenCV 进行图像梯度提取的几种实现
《C/C++的OpenCV进行图像梯度提取的几种实现》本文主要介绍了C/C++的OpenCV进行图像梯度提取的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的... 目录预www.chinasem.cn备知识1. 图像加载与预处理2. Sobel 算子计算 X 和 Y
pytorch自动求梯度autograd的实现
《pytorch自动求梯度autograd的实现》autograd是一个自动微分引擎,它可以自动计算张量的梯度,本文主要介绍了pytorch自动求梯度autograd的实现,具有一定的参考价值,感兴趣... autograd是pytorch构建神经网络的核心。在 PyTorch 中，结合以下代码例子，当你
Tomcat版本与Java版本的关系及说明
《Tomcat版本与Java版本的关系及说明》：本文主要介绍Tomcat版本与Java版本的关系及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Tomcat版本与Java版本的关系Tomcat历史版本对应的Java版本Tomcat支持哪些版本的pythonJ
python安装whl包并解决依赖关系的实现
《python安装whl包并解决依赖关系的实现》本文主要介绍了python安装whl包并解决依赖关系的实现,文中通过图文示例介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面... 目录一、什么是whl文件？二、我们为什么需要使用whl文件来安装python库？三、我们应该去哪儿下
MYSQL关联关系查询方式
《MYSQL关联关系查询方式》文章详细介绍了MySQL中如何使用内连接和左外连接进行表的关联查询,并展示了如何选择列和使用别名,文章还提供了一些关于查询优化的建议,并鼓励读者参考和支持脚本之家... 目录mysql关联关系查询关联关系查询这个查询做了以下几件事MySQL自关联查询总结MYSQL关联关系查询
POJ1269 判断2条直线的位置关系
题目大意：给两个点能够确定一条直线，题目给出两条直线（由4个点确定），要求判断出这两条直线的关系：平行，同线，相交。如果相交还要求出交点坐标。 解题思路： 先判断两条直线p1p2, q1q2是否共线， 如果不是，再判断 直线 是否平行， 如果还不是， 则两直线相交。 判断共线： p1p2q1 共线 且 p1p2q2 共线 ，共线用叉乘为 0 来判断， 判断 平行： p1p
pip-tools：打造可重复、可控的 Python 开发环境，解决依赖关系，让代码更稳定
在 Python 开发中，管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等，都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools？ pip-tools 是一组命令行工具，旨在简化 Python 依赖关系的管理，确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具：pip-compile 和 pip
✨机器学习笔记（二）—— 线性回归、代价函数、梯度下降
1️⃣线性回归（linear regression） f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices： 如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子，当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^
AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法的基本原理
AI学习指南深度学习篇——带动量的随机梯度下降法的基本原理 引言 在深度学习中，优化算法被广泛应用于训练神经网络模型。随机梯度下降法（SGD）是最常用的优化算法之一，但单独使用SGD在收敛速度和稳定性方面存在一些问题。为了应对这些挑战，动量法应运而生。本文将详细介绍动量法的原理，包括动量的概念、指数加权移动平均、参数更新等内容，最后通过实际示例展示动量如何帮助SGD在参数更新过程中平稳地前进。