從提升樹到 XGBoost, 原理簡介
提升樹是以分類樹或回歸樹為基本分類器的提升方法, 模型表示為決策樹的加法模型: \[F_M(x) = \sum_{m=0}^M f(x;\Theta_m), \] 其中 \(M\) 為樹的 ...
原文：XGBoost原理簡介
XGBoost是GBDT的改進和重要實現，主要在於： 提出稀疏感知 sparsity aware 算法。 加權分位數快速近似學習算法。 緩存訪問模式，數據壓縮和分片上的實現上的改進。 加入了Shrinkage和列采樣，一定程度上防止過擬合。 提升算法 XGBoost也是一個加法模型，首先其在目標函數中加入了正則化項： 泰勒級數 yi t 是第i個實例在第t次迭代的預測值，需要加入 ft來最小化以下 ...
2018-09-25 11:33 0 1069 推薦指數：
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