XGBoost算法原理以及实现
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 ...
原文：xgboost算法原理
XGBoost是 年 月陈天奇博士提出的，是基于CART树的一种boosting算法，XGBoost使用CART树有两点原因：对于分类问题，CART树的叶子结点对应的值是一个实际的分数，而非一个确定的类别，这有利于实现高效的优化算法 XGBoost有两个特点快和准，快一方面是并行的原因，另一方面是CART树的计算没有对数项。 XGBoost首先是一种基于决策树的集成模型，假设有K棵CART树，则集 ...
2018-12-05 13:43 0 988 推荐指数：
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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 ...