###基礎概念 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是GradientBoosting算法的一個優化的版本，針對傳統GBDT算法做了很多細節改進，包括損失函數、正則化、切分點查找算法優化等。 ####xgboost的優化點 相對於傳統的GBM ...

gbdt（又稱Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree），是一種迭代的決策樹算法，該算法由多個決策樹組成。它最早見於yahoo，后被廣泛應用在搜索排序、點擊率預估上。 xgboost是陳天奇大牛新開 ...

0x00 概述 在上一篇Boosting方法的介紹中，對XGBoost有過簡單的介紹。為了更還的掌握XGBoost這個工具。我們再來對它進行更加深入細致的學習。 0x01 什么是XGBoost 全稱：eXtreme Gradient Boosting 作者：陳天奇(華盛頓大學 ...

Stacking是用新的模型（次學習器）去學習怎么組合那些基學習器，它的思想源自於Stacked Generalization這篇論文。如果把Bagging看作是多個基分類器的線性組合，那么Stacking就是多個基分類器的非線性組合。Stacking可以很靈活，它可以將學習器一層一層地堆砌 ...

XGBoost作為一個非常常用的算法，我覺得很有必要了解一下它的來龍去脈，於是抽空找了一些資料，主要包括陳天奇大佬的論文以及演講PPT，以及網絡上的一些博客文章，今天在這里對這些知識點進行整理歸納，論文中的一些專業術語盡可能保留不翻譯，但會在下面寫出自己的理解與解釋。 資料下載：公眾號 ...

前言 1，Xgboost簡介 　　Xgboost是Boosting算法的其中一種，Boosting算法的思想是將許多弱分類器集成在一起，形成一個強分類器。因為Xgboost是一種提升樹模型，所以它是將許多樹模型集成在一起，形成一個很強的分類器。而所用到的樹模型則是CART回歸樹模型 ...

一、概念 　　XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）極端梯度提升，經常被用在一些比賽中，其效果顯著。它是大規模並行boosted tree的工具，它是目前最快最好的開源boosted tree工具包。XGBoost 所應用的算法就是 GBDT（gradient ...

　　Boosting方法實際上是采用加法模型與前向分布算法。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來表示。以決策樹為基學習器的提升方法稱為提升樹（Boosting Tree）。對分類問題決策樹是CART分類樹，對回歸問題決策樹是CART回歸樹。 1、前向分布算法 ...