GBDT

GBDT 的原始论文，真的是想搞清楚梯度提升树原理的不错入门材料。理论扎实不啰嗦，适合那种已经用过一点像 XGBoost、LightGBM 的朋友，回过头来想搞懂底层逻辑。嗯，想研究它怎么一步步拟合残差、为什么要加正则，可以从这篇开始啃，效果还挺好。

gbdt 的回归源码、matlab 的玩法、篮球统计预测——这个项目结合得还挺巧妙的。用的是 MATLAB R2014a 跑模型，还支持 Python 环境来抓数据，连scrapy爬虫都整上了，自动化程度蛮高。数据也靠谱，1979-80 赛季到现在的比赛全覆盖，来自，不怕没素材玩。GBDT、MARS 都能跑，想搞传统建模又想自动化试试，确实是个不错的参考。

本研究针对推荐系统中排序模型的效率和精度问题，提出了一种基于 Spark Streaming、Kafka 和 Redis-HBase 的 GBDT-LR 推荐排序模型。 模型构建: 数据实时获取与处理: 利用 Kafka 构建实时数据管道，实现用户行为数据的实时收集和传输。采用 Spark Streaming 对实时数据流进行清洗、转换等预处理操作。 特征工程: 从用户行为数据中提取多维度特征，包括用户画像特征、物品特征和上下文特征等，并利用 Redis 存储实时特征数据。 模型训练与评估: 采用 GBDT 模型进行特征筛选和组合，生成新的组合特征。将组合特征与原始特征一同输入 LR