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 ...

　　Boosting方法实际上是采用加法模型与前向分布算法。在上一篇提到的Adaboost算法也可以用加法模型和前向分布算法来表示。以决策树为基学习器的提升方法称为提升树（Boosting Tree）。对分类问题决策树是CART分类树，对回归问题决策树是CART回归树。 1、前向分布算法 ...

gbdt（又称Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多个决策树组成。它最早见于yahoo，后被广泛应用在搜索排序、点击率预估上。 xgboost是陈天奇大牛新开 ...

一： 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法，其实就是将多个弱学习器提升（boost）为一个强学习器的算法。其工作机制是通过一个弱学习算法，从初始训练集中训练出一个弱学习器，再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后 ...

http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuy ...

1. Boosting算法基本思路 提升方法思路：对于一个复杂的问题，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比任何一个专家单独判断好。每一步产生一个弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中，可以用于回归和分类问题；如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度提升 ...

课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看过别人的竞赛视频，知道GBDT这个算法应用十分广泛。林在第八讲，简单的介绍了AdaBoost，这一讲会更深入的从优化的角度看AdaBoost，然后引出GBDT算法，最后林对最近几讲 ...

XGBoost作为一个非常常用的算法，我觉得很有必要了解一下它的来龙去脉，于是抽空找了一些资料，主要包括陈天奇大佬的论文以及演讲PPT，以及网络上的一些博客文章，今天在这里对这些知识点进行整理归纳，论文中的一些专业术语尽可能保留不翻译，但会在下面写出自己的理解与解释。 资料下载：公众号 ...