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 ...

文章转载自microstrong的深入理解XGBoost 1. XGBoost简介 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好 ...

再从头到尾复习一边+面试题总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83901304 陈国平：GBDT原理小结：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html#!comments XGBoost算法原理小结、XGBoost类库 ...

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 ...

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 ...

　　　　在两年半之前作过梯度提升树(GBDT)原理小结，但是对GBDT的算法库XGBoost没有单独拿出来分析。虽然XGBoost是GBDT的一种高效实现，但是里面也加入了很多独有的思路和方法，值得单独讲一讲。因此讨论的时候，我会重点分析和GBDT不同的地方。 　　　　本文主要参考 ...

XGBoost是2014年3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 ...

最近因为实习的缘故，所以开始复习各种算法推导~~~就先拿这个xgboost练练手吧。 (参考原作者ppt 链接：https://pan.baidu.com/s/1MN2eR-4BMY-jA5SIm6WCGg 提取码：bt5s ) 1.xgboost的原理 　　首先值得说明 ...