从提升树到 XGBoost, 原理简介
提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法, 模型表示为决策树的加法模型: \[F_M(x) = \sum_{m=0}^M f(x;\Theta_m), \] 其中 \(M\) 为树的 ...
原文：XGBoost原理简介
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 XGBoost也是一个加法模型，首先其在目标函数中加入了正则化项： 泰勒级数 yi t 是第i个实例在第t次迭代的预测值，需要加入 ft来最小化以下 ...
2018-09-25 11:33 0 1069 推荐指数：
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