gbm是什么意思

GBM在机器学习领域指的是Gradient Boosting Machine，即梯度提升机。它是一种集成学习算法，通过迭代训练多个弱分类器，然后将它们加权组合形成一个更强的分类器或回归模型。GBM通过梯度下降法来最小化损失函数，每一轮迭代都会调整被之前训练的模型错误分类的样本的权重，从而逐步提高模型的性能。GBM在各种机器学习竞赛和实际应用中都取得了很好的效果，被广泛应用于分类、回归和排序等问题中。

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