XGBoost
殘差~貸款~2y~obj~$\Omega$~泰勒 例子~遍歷~GH~衡量~分裂~遞歸 一、XGBoost起源 XGBoost的全稱是ExtremeGradient Boosting，2014年2月誕生，作者為華盛頓大學研究機器學習的大牛——陳天奇。 他在研究中深深的體會到現有庫 ...
原文：XGBoost的優點
.Gradient boosting GB Gradient boosting的思想是迭代生多個 M個 弱的模型，然后將每個弱模型的預測結果相加，后面的模型Fm x 基於前面學習模型的Fm x 的效果生成的，關系如下： 實際中往往是基於loss Function 在函數空間的的負梯度學習，對於回歸問題殘差和負梯度也是相同的。中的f，不要理解為傳統意義上的函數，而是一個函數向量，向量中元素的個數與 ...
2019-03-25 16:19 0 2180 推薦指數：
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