Xgboost 书籍学习

最新推荐文章于 2025-05-21 15:58:38 发布
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Xgboost 一直是结构化数据处理的利器，广泛的应用在推荐和广告场景。网上有很多的学习资料，但是都很零散。最近发现有人写的一本实用的书还不错，所以组织大家一起学习，全书 115 页，一周的进度。如果你也想学习，扫描下面二维码加群学习。
或者关注微信公众号 coderpai 。
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XGBoost的在线学习与增量训练
AI天才研究院
04-06 1921
机器学习模型在实际应用中通常需要面对动态变化的数据环境。在许多场景下,我们无法一次性获得所有的训练数据,而是需要随着时间的推移不断接收新的数据样本。此外,数据的分布也可能随时间发生变化。这就要求我们的机器学习模型具备在线学习和增量训练的能力,以适应这种非静态的数据环境。作为当前最流行的梯度提升决策树算法之一,XGBoost也为在线学习和增量训练提供了相应的支持。本文将深入探讨XGBoost在这方面的核心原理和最佳实践,帮助读者全面掌握这一重要的机器学习技术。
XGBoost算法详解：机器学习分类中的强力工具
arron_12的博客
05-27 490
XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，通过不断迭代训练弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。相比于传统的梯度提升算法，XGBoost引入了一些创新性的改进，如正则化、特征分裂和并行计算等，从而提高了模型的性能和泛化能力。
XGBoost.pdf
09-04
XGBoost是很多CART回归树的集成， 也是一个大规模、 分布式的 通 用 GBDT 库 。 它 在 GB 框 架 下 实 现 了 GBDT （换 句 话 说XGBoost 拓展了GBDT） ， 以及一些广义的线性机器学习算法。
XGBOOST学习资料
sinat_26566137的博客
05-04 320
xgboost原理：https://blog.youkuaiyun.com/dream_catcher_10/article/details/51277138 GDBT原理：https://blog.youkuaiyun.com/dream_catcher_10/article/details/50417603 boosting框架：https://www.jianshu.com/p/11083abc5738 最小二乘回...
【新书速递】深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶
华章IT官方博客
02-17 743
新书速递长按二维码了解及购买推荐语：滴滴工程师撰写。打通高效机器学习脉络，深入剖析XGBoost原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。编辑推荐1）知名互联网公司工程师撰写，打通高效机器...
XGBoost 学习（一）
CoderPai的博客
05-21 512
作者：chen_h 微信号 & QQ：862251340 微信公众号：coderpai Xgboost 书籍学习 XGBoost 学习（一） 这本书主要分为三个方面： XGBoost 基础知识 本部分简要介绍了XGBoost库，以便与Python中的scikit-learn库一起使用。 完成本节中的教程后，您将了解基本XGBoost模型的方法。 具体来说，这部分包括： 简要介绍梯...
xgboost入门与实战（实战调参篇）
ch的专栏
01-13 2925
本文转载自：http://blog.youkuaiyun.com/sb19931201/article/details/52577592 xgboost入门与实战（实战调参篇） 前言 前面几篇博文都在学习原理知识，是时候上数据上模型跑一跑了。本文用的数据来自kaggle，相信搞机器学习的同学们都知道它，kaggle上有几个老题目一直开放，适合给新手练级，上面还有很多老司机的方案共享以
Python 中 XGBoost 的学习率调整策略
最新发布
Python编程之道的博客
05-21 881
本文旨在为机器学习从业者提供关于 XGBoost 学习率调整的全面指南。我们将覆盖从基础理论到高级调优技术的所有内容，帮助读者理解并有效应用各种学习率调整策略。文章首先介绍 XGBoost 和学习率的基本概念，然后深入探讨各种调整策略，接着通过代码示例展示实际应用，最后讨论相关工具资源和未来发展方向。XGBoost: 极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting)，一种高效的梯度提升决策树实现学习率(eta): 控制每棵树对最终预测贡献的缩减因子梯度提升。
xgboost with python
11-13
《XGBoost with Python》这本书是专为那些想要深入了解并应用XGBoost这一高效机器学习算法的读者而设计的。XGBoost是一种基于梯度提升（Gradient Boosting）的优化库，尤其在各类机器学习竞赛中表现优异。本书旨在...
XGBoost学习资料汇总
find_fun的博客
08-31 704
参考Bryan大神的XGBoost课程~ 1.    自定义目标函数 https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/custom_objective.py 2.    机器学习算法中GDBT和XGBOOST的区别有哪些 https://www.zhihu.com/question/41354392 3.
xgboost实战讲义
08-14
xgboost实战课程，数据分析机器学习GDBT xgboost实战ppt
( 8-xgboost.pdf )
04-15
xgboost算法教程，( 8-xgboost.pdf ) ( 8-xgboost.pdf是(xgboost的简明教程
XGBoost介绍.pdf
04-16
XGBoost介绍.pdf
XGBOOST算法原理及应用介绍
10-29
比较偏重于理论阐述的工具书，原理解释、数学推导比较详细，可参考论文一起看。
数据竞赛利器 —— xgboost 学习清单
weixin_30344131的博客
03-04 71
1. 入门大全 xgboost 作者给出的一份完备的使用 xgboost 进行数据分析的完整示例代码：A walk through python example for UCI Mushroom dataset is provided. 2. 参数调优 Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (w...
XGBoost学习资料
JingYi的专栏
01-24 203
1. 原论文 2. PPT 3. 学习视频 XGBoost Part 1 (of 4): Regression：https://www.youtube.com/watch?v=OtD8wVaFm6E XGBoost Part 2 (of 4): Classification：https://www.youtube.com/watch?v=8b1JEDvenQU XGBoost Part 3 (of 4): Mathematical Details:https://www.youtube..
XGBoost快速入门
u010030977的博客
08-18 719
XGboost作为Kaggle比赛的大杀器，是很牛逼的一个boost实现。能极大提高模 型的预测的准确率，因此使用率极高。我也花了一天简单的接触了下：Ensemble原理简述 XGboost安装 XGboost案例测试 Ensemble原理简述 模型融合（Ensemble）有三种：Bagging，Stacking，Boosting Bagging 单个算法角度：不用全部的训练集，每次只取其
xgboost资料汇总
abc50319的专栏
11-03 422
github xgboost 一篇好的二分类demo https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/demo/binary_classification xgboost稳定版本 https://github.com/dmlc/xgboost/releases XGBoost4J-Spark now requires Apache Spark 2.3...
我是一个人工智能新手，现在想学习XGBOOST模型
02-19
<think>好的，用户现在说他们是一个人工智能新手，想学习XGBoost模型。之前他们问过如何在Chrome中让链接在新页面打开，现在转向机器学习，可能是在学习过程中遇到了需要提升模型性能的需求。首先，我需要确认他们的背景，是学生、转行者还是其他？但用户没有说明，所以假设他们刚入门，可能需要基础的解释。 接下来，我需要介绍XGBoost的基本概念，强调它的优势，比如高效、准确，适用于结构化数据。然后分步骤讲解学习路径，从基础原理到实践应用。要避免使用太多专业术语，用简单易懂的语言。可能用户需要了解XGBoost在竞赛中的成功案例，比如Kaggle，来增强学习的动机。 另外，用户作为新手，可能需要推荐学习资源，比如官方文档、书籍、在线课程。同时，提示常见错误和调参技巧，帮助他们少走弯路。最后，鼓励他们动手实践，因为实际操作能加深理解。需要检查是否有遗漏的重要点，比如安装指导，或者与其他模型的对比，但可能信息量太大，保持回答简洁但全面。 还要考虑用户可能遇到的问题，比如数学基础不够，是否需要补充相关知识？但用户可能现在只需要应用层面的知识，所以提到GBDT和决策树的基础即可，不深入数学细节。确保回答结构清晰，分点明确，方便用户逐步学习。最后用积极的语言鼓励他们，保持友好的结尾。</think>好的！如果你是机器学习/人工智能的新手，想学习 **XGBoost** 模型，可以从以下几个步骤入手： --- ### **1. 先理解XGBoost是什么** - **XGBoost**（Extreme Gradient Boosting）是一种高效的**梯度提升决策树**（Gradient Boosted Decision Trees）算法，广泛用于分类、回归、排序等任务。 - **特点**：速度快、精度高、支持并行计算、内置防止过拟合策略（如正则化）。 - **适用场景**：结构化数据（表格数据）、竞赛（如Kaggle）、工业界高精度需求场景。 --- ### **2. 学习前的知识储备** - **基础概念**： - 决策树（Decision Tree）的基本原理。 - 集成学习：Bagging（如随机森林） vs. Boosting（如AdaBoost、GBDT）。 - 梯度下降（Gradient Descent）和损失函数（Loss Function）。 - **数学基础**（可选）： - 了解泰勒展开式（XGBoost目标函数优化用到）。 - 理解正则化（L1/L2）的作用。 --- ### **3. 学习XGBoost的核心原理** - **核心思想**： - 通过**迭代生成多棵决策树**，每棵树学习前一棵树的残差（预测误差）。 - 使用**梯度提升**（Gradient Boosting）优化目标函数。 - **关键改进**： - 二阶导数优化（更精准的梯度计算）。 - 正则化项（控制模型复杂度，防止过拟合）。 - 并行化设计（特征分块处理，加快训练速度）。 --- ### **4. 动手实践** #### **步骤1：安装XGBoost** ```python pip install xgboost ``` #### **步骤2：简单代码示例（Python）** ```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据（以乳腺癌数据集为例） data = load_breast_cancer() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2) # 转换为XGBoost的数据格式 dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test) # 设置参数 params = { 'objective': 'binary:logistic', # 二分类任务 'max_depth': 3, # 树的最大深度 'eta': 0.1, # 学习率 'eval_metric': 'logloss' # 评估指标 } # 训练模型 model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100) # 预测 y_pred = model.predict(dtest) y_pred_binary = [1 if p > 0.5 else 0 for p in y_pred] # 转换为类别 # 评估准确率 print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred_binary)) ``` #### **步骤3：调参优化** - **关键参数**： - `max_depth`：树的深度（值过大会过拟合）。 - `eta`（学习率）：控制每棵树的权重（通常设为0.01~0.3）。 - `subsample`：随机采样训练数据的比例。 - `lambda`/`alpha`：L2/L1正则化系数。 - **调参工具**： - 使用交叉验证（`xgb.cv`）。 - 网格搜索（Grid Search）或贝叶斯优化（如`hyperopt`库）。 --- ### **5. 学习资源推荐** - **官方文档**：[XGBoost Documentation](https://xgboost.readthedocs.io/) - **书籍**： - 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》（实战案例丰富）。 - 《XGBoost: A Concise Technical Overview》（理论详解）。 - **视频课程**： - Coursera的《Machine Learning》by Andrew Ng（补充基础）。 - Kaggle Learn的XGBoost教程（实战导向）。 --- ### **6. 常见问题** - **Q1：XGBoost和随机森林有什么区别？** - 随机森林是Bagging（并行独立训练多棵树），XGBoost是Boosting（串行迭代优化）。 - **Q2：如何处理类别特征？** - 需要先编码（如One-Hot、Label Encoding），或使用`xgb.fit()`的`enable_categorical`参数（新版支持）。 - **Q3：XGBoost为什么容易过拟合？** - 通常是因为树太深或学习率（`eta`）太高，可通过降低`max_depth`、增大正则化项解决。 --- ### **总结** XGBoost是一个强大但需要耐心理解的工具。建议从简单代码入手，逐步深入理论，最后通过实际项目（如Kaggle比赛）巩固知识。遇到问题多查文档和社区（如Stack Overflow），实践是最好的老师！
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