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 ...
原文：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 M f x Theta m , 其中 M 为树的个数, f x Theta m 表示决策树, Theta m 为其参数. . 提升树算法 提升树算法采用向前分步 forward stagewise 算法 本质上是一种贪心算法 . 对于训练数据集 D x i, y i i N , 首先确定初始提升 ...
2019-06-15 23:42 0 585 推荐指数：
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xgboost原理
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