XGBoost是Extreme Gradient Boosting的简称，Gradient Boosting是论文"Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine"中介绍的梯度提升算法。Boosting Tree树数据挖掘 ...

1.序 　　距离上一次编辑将近10个月，幸得爱可可老师（微博）推荐，访问量陡增。最近毕业论文与xgboost相关，于是重新写一下这篇文章。 　　关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT、论文 ...

1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT地址和xgboost导读和实战 地址，希望对xgboost原理进行深入理解。 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost，不得不说gbdt。了解gbdt可以看我这篇文章 地址 ...

XGBoost算法是由GBDT算法演变出来的，GBDT算法在求解最优化问题的时候应用了一阶导技术，而XGBoost则使用损失函数的一阶导和二阶导，不但如此， 还可以自己定义损失函数，自己定义损失函数前提是损失函数可一阶导和二阶导。 XGBoost算法原理:(务必保证先学习决策树算法 ...

1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT 地址和xgboost导读和实战 地址，希望对xgboost原理进行深入理解。 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost，不得不说gbdt。了解gbdt可以看我这篇 ...

声明：文章转自　　https://www.jianshu.com/p/7467e616f227 xgboost 已然火爆机器学习圈，相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型 ...

1、xgboost库的安装 先在网址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost 中下载whl文件，注意一定要下载跟自己当前安装Python版本一致的whl文件 比如我是Python3.6，64位操作系统，所以要安装 ...

XGBoost是GBDT的改进和重要实现，主要在于： 提出稀疏感知(sparsity-aware)算法。 加权分位数快速近似学习算法。 缓存访问模式，数据压缩和分片上的实现上的改进。 加入了Shrinkage和列采样，一定程度上防止过拟合。 提升算法 ...