机器学习相关知识整理系列之三：Boosting算法原理，GBDT&XGBoost
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 ...
原文：推荐领域经典算法原理回顾 （LR / FMs / DT / GBDT / XGBoost）
目录 . Linear Regression . Factorization Machines . XGBoost . Linear Regression 以一元线性回归为例，该算法的中心思想是：找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合图中的数据点： 该模型可简写为：y ax b，我们需要根据已有的数据对 x, y ，找到最佳的参数a, b 。同理，在高维空间中，我们寻找的就是线性分割空间的高维超 ...
2021-08-20 20:41 0 129 推荐指数：
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