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手撕Decision Tree（決策樹：CART-分類與回歸樹 之 回歸樹）模型絕對損失這裡的證明和平方損失的證明一樣。都是對單個節點區域裡的損失進行求導的！！！！⭐ 注：修正一下最後那部分的證明（損失為絕對損失時的證明），直接看下面這個，因為上面我寫錯了一句話。

  • 回歸樹是學習樹類內建模型(e.g. GBDT)的基礎。
  • 最後兩個證明在GBDT裡會用到。
  • CART假設決策樹是二叉樹
手撕Decision Tree（決策樹：CART-分類與回歸樹 之 回歸樹）模型絕對損失這裡的證明和平方損失的證明一樣。都是對單個節點區域裡的損失進行求導的！！！！⭐ 注：修正一下最後那部分的證明（損失為絕對損失時的證明），直接看下面這個，因為上面我寫錯了一句話。
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絕對損失這裡的證明和平方損失的證明一樣。都是對單個節點區域裡的損失進行求導的！！！！

 

 

 

 

 

⭐ 注：修正一下最後那部分的證明（損失為絕對損失時的證明），直接看下面這個，因為上面我寫錯了一句話。

  • 絕對損失這裡的證明和平方損失的證明一樣。都是對單個節點區域裡的損失進行求導的！！！！
手撕Decision Tree（決策樹：CART-分類與回歸樹 之 回歸樹）模型絕對損失這裡的證明和平方損失的證明一樣。都是對單個節點區域裡的損失進行求導的！！！！⭐ 注：修正一下最後那部分的證明（損失為絕對損失時的證明），直接看下面這個，因為上面我寫錯了一句話。
算法崗面試 分類與回歸樹 深度學習 人工智能
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