gbdt正则化

obananas · Nov 20, 2019 · d3195b8 · d3195b8
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diff --git a/.idea/workspace.xml b/.idea/workspace.xml
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -227,7 +227,7 @@
     - [即便拟合负梯度是可行的，为什么不直接拟合残差？ 拟合负梯度好在哪里](机器学习/集成学习/GBDT.md#L164)
     - [Shrinkage收缩的作用](机器学习/集成学习/GBDT.md#L164)
     - [feature属性会被重复多次使用么](机器学习/集成学习/GBDT.md#L164)
-    - [如何进行子采样的](机器学习/集成学习/GBDT.md#L164)
+    - [gbdt如何进行正则化的](机器学习/集成学习/GBDT.md#L164)
     - [为什么集成算法大多使用树类模型作为基学习器？或者说，为什么集成学习可以在树类模型上取得成功](机器学习/集成学习/GBDT.md#L164)
     - [gbdt的优缺点](机器学习/集成学习/GBDT.md#L164)
     - [gbdt和randomforest区别](机器学习/集成学习/GBDT.md#L164)