趋近智
梯度提升算法入门
章节 1: 集成学习与提升的基本原理
什么是集成方法？
Bagging 与 Boosting
提升（Boosting）原理介绍
AdaBoost算法：梯度提升算法的前身
了解弱学习器
集成学习中的偏差-方差权衡
章节 2: 梯度提升机 (GBM)
从提升到梯度提升
梯度与残差的作用
梯度提升机算法分步详解
回归任务的损失函数
分类任务的损失函数
动手实践：使用 Python 构建 GBM
章节 3: 使用 Scikit-Learn 实现梯度提升
Scikit-Learn的GradientBoostingClassifier
Scikit-Learn 的 GradientBoostingRegressor
梯度提升模型的拟合与预测
解读模型参数
GBM中的特征贡献度
偏依赖图用于模型解释
实战演练：构建预测模型
章节 4: 梯度提升进阶：XGBoost
为何选择XGBoost？速度与性能
相较于标准GBM的架构改进
XGBoost 中的正则化 (L1 和 L2)
自动处理缺失值
安装与设置XGBoost
XGBoost API：使用指南
动手实践：训练XGBoost模型
章节 5: 高级梯度提升：LightGBM与CatBoost
LightGBM 介绍：基于梯度的单边采样
LightGBM 的独占特征捆绑
CatBoost 简介：处理类别特征
CatBoost的有序提升和对称树
性能比较：XGBoost、LightGBM 与 CatBoost
动手实践：实现 LightGBM 和 CatBoost
章节 6: 超参数调整与模型优化
超参数调优的意义
梯度提升中的主要超参数
调整估计器数量和学习率
控制树的复杂度
正则化的抽样参数
调优的结构化方法
网格搜索与随机搜索的使用
动手实践：优化梯度提升模型
从提升到梯度提升
这部分内容有帮助吗？
- Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine, Jerome H. Friedman, 2001 The Annals of Statistics, Vol. 29 DOI: 10.1214/aos/1013203451 - 这篇开创性论文介绍了梯度提升机（GBM）算法，阐述了其作为函数空间中的梯度下降形式以及对先前提升方法的推广。
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman, 2009 (Springer) - 这本有影响力的教科书对梯度提升进行了全面解释，包括其理论基础和实践方面，并经常直接引用弗里德曼的工作。
- CS229 Lecture Notes: Boosting, John Duchi, 2018 Stanford University CS229: Machine Learning Course Notes (Stanford University) - 这些来自知名机器学习课程的讲义对提升方法进行了简洁的解释，包括从AdaBoost到梯度提升的演变以及函数梯度下降的观点。