Xgboost是GB算法的高效实现，xgboost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归 ...

1.基分类器的选择：传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。 2.二阶泰勒展开：传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息；XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒 ...

今天是周末，之前给自己定了一个小目标：每周都要写一篇博客，不管是关于什么内容的都行，关键在于总结和思考，今天我选的主题是梯度提升树的一些方法，主要从这些方法的原理以及实现过程入手讲解这个问题。 本文按照这些方法出现的先后顺序叙述。 GBDT 梯度提升树实在提升树的基础上发展而来的一种使用范围 ...

GBT、GBDT、GBRT与Xgboost 我们首先介绍下提升树，再依此介绍梯度提升树、GBDT、GBRT，最后介绍Xgboost. 提升树(boosting tree) 提升树(boosting tree)是以决策树为基本学习器的提升方法，它被认为是统计学习中性能最好的方法 ...

传统的GBDT是以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候XGBOOST相当于带L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统的GBDT在优化的hih只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提 ...

核心~结合（易少缺过）~最佳~步骤 一、决策树分类 　决策树分为两大类，分类树和回归树 　分类树用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面 　回归树用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄 　两者的区别： 分类树的结果不能进行加减运算，晴天+晴天 ...

转自： https://www.zhihu.com/question/41354392 作者：wepon 链接：https://www.zhihu.com/question/41354 ...

首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree)，也可用线性分类器(gblinear)。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。xgboost相对于普通gbm的实现，可能具有以下的一些优势：1、显式 ...