摘要：
xgboost有一篇博客写的很清楚，但是现在网址已经失效了，之前转载过，可以搜索XGBoost 与 Boosted Tree。 现在参照这篇，自己对它进行一个总结。 xgboost是GBDT的后继算法，也是采用boost算法的cart 树集合。 一、基学习器：分类和回归树（CART） cart树既可 阅读全文
摘要：
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree，Friedman，1999)算法自提出以来，在各个领域广泛使用。从名字里可以看到，该算法主要涉及了三类知识，Gradient梯度、Boosting集成算法和 Decision Tree决策树。 该算法是GREEDY FUNCT 阅读全文
摘要：
在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3]，初略地分可以分为：模型，参数 和 目标函数。（此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree） 一、模型和参数 模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi。我们比较常见的模型如线性模型（包括线性回归和logistic regression）采 阅读全文