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 ...
原文：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 M f x Theta m , 其中 M 為樹的個數, f x Theta m 表示決策樹, Theta m 為其參數. . 提升樹算法 提升樹算法采用向前分步 forward stagewise 算法 本質上是一種貪心算法 . 對於訓練數據集 D x i, y i i N , 首先確定初始提升 ...
2019-06-15 23:42 0 585 推薦指數：
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