2020年6月1日
对【XGBoost】的理解
摘要： 【零、背景简介】 XGBoost 于2016年由陈天奇提出，一种用于可扩展的分布式的大规模机器学习算法，在Kaggle多项比赛中高频获奖。 核心思想是基于残差的树Boosting，它在建树计算split点、泰勒2阶展开计算损失、正则处理、特殊值处理（如空值处理）、列采样、系统并行化等方面做足了功夫， 阅读全文
posted @ 2020-06-01 00:16 Joshua王子 阅读(303) 评论(0) 推荐(0) 编辑