XGBoost原理解析
摘要 XGBoost是GBDT的一個高效實現，本文對xgboost的實現細節進行記錄。 算法原理 正則化損失（regularized loss objective） 為避免過擬合，xgb使用帶正則化項的損失函數。正則化項包含兩部分：樹的葉子節點個數和每個葉子節點的分數。 梯度樹 ...
原文：深度解析xgboost
Xgboost是GBDT算法的高效實現，在工業界的傳統算法中，Xgboost幾乎占據了半壁江山。這里，我們將深度探討xgboost原理以及其高效實現。 原理部分參考集成學習 目標函數 事實上，如果不考慮工程實現 解決問題上的一些差異，xgboost與gbdt比較大的不同就是目標函數的定義。xgboost的目標函數如下所示： begin aligned text obj t amp sum i n ...
2019-09-22 22:32 0 323 推薦指數：
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