学习xgboost原理和代码博客总结篇

原创 已于 2023-04-09 14:17:34 修改 · 178 阅读 · 1 ·
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#学习 #算法

于 2023-04-06 23:11:28 首次发布
该博客系列详细探讨了xgboost的核心机制，包括算法的数学基础，如何防止过拟合的技巧如收缩和特征列、采样方法，以及独特的分割查找算法——贪婪算法、分桶算法和WeightedQuantileSketch技术。此外，还介绍了针对稀疏数据的Sparsity-awareSplitFinding方法，全面解析了xgboost的优化策略。
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM
AI天才研究院
07-01 788
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：XGBoost, LightGBM, 高效特征选择, 并行化训练, 自动调参, 弱分类器集成
集成学习：XGBoost（原理篇）
Lian_Ge_Blog的博客
03-21 1664
关于XGBoost的一个原理总结，足够知道XGBoost是怎么一回事，但是也仅限知道XGBoost是怎么一回事，以后会有更深入的补充。关于代码可以参考参考资料中的代码，原创代码估计很久以后才会有，待续。。。接下来就是LightGBM的总结
xgboost入门与实战（原理篇）
热门推荐
hczheng的专栏
09-16 29万+
xgboost入门与实战（原理篇）前言： xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid En
xgboost原理总结和代码展示
weixin_34268169的博客
07-29 276
关于xgboost的学习推荐两篇博客，每篇看2遍，我都能看懂，你肯定没问题 两篇方法互通，知识点互补！记录下来，方便以后查看 第一篇：作者：milter链接：https://www.jianshu.com/p/7467e616f227 第二篇：https://blog.youkuaiyun.com/a1b2c3d4123456/article/details/52849091 1、你需要提前掌握的...
集成学习——XGBoost原理理解
weixin_44750583的博客
01-02 1017
XGBoost全称为Extreme Gradient Boosting，它是2016年陈天奇和Carlos Guestrin在国际AI顶会ACM SIGKDD（知识发现与数据挖掘会议）上的正式发布，论文详见《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》。在此之前，XGBoost的作者已经在各种国际数据竞赛网站例如kaggle等用该算法和这套系统取得了瞩目的成绩...
【数模比赛必备：机器学习系列——XGBoost预测模型实战指南（附代码）】
Roy00oooo1的博客
04-30 2516
本文聚焦数模比赛中XGBoost回归模型实战，涵盖环境配置、数据划分、3行核心代码训练预测、K折交叉验证及单参数学习曲线调优，提供糖尿病数据集完整可复现代码，助力新手快速掌握模型评估（R²、MSE）与调优技巧，规避复杂原理，直达实战提效。
机器学习方法（二）——xgboost（原理篇）
爱吃串串的瘦子的博客
10-14 1906
xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机...
【Sklearn-驯化】成功学会Xgboost的原理以及实践技巧
志在创建优质博客、通俗易懂、助力大家提高学习效率！
07-05 1334
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效的梯度提升框架，它使用树算法来解决分类和回归问题。XGBoost在许多机器学习竞赛中表现出色，因其速度快、精度高而受到广泛欢迎。Xgboost是GBDT算法的一种很好的工程实现，并且在算法上做了一些优化，主要的优化在一下几点。首先Xgboost加了一个衰减因子，相当于一个学习率，可以减少加进来的树对于原模型的影响，让树的数量变得更多；其次是在原GBDT模型上加了个正则项，对于树的叶子节点的权重做了一个约束；
机器学习-集成学习-提升树-Xgboost
数据客
01-02 799
xgboost 的全称是eXtreme Gradient Boosting，由华盛顿大学的陈天奇博士提出，在Kaggle的希格斯子信号识别竞赛中使用，因其出众的效率与较高的预测准确度而引起了广泛的关注。 GBDT算法只利用了一阶的导数信息，xgboost对损失函数做了二阶的泰勒展开，并在目标函数之外加入了正则项对整体求最优解，用以权衡目标函数的下降和模型的复杂程度，避免过拟合。所以不考虑细节方面，两者最大的不同就是目标函数的定义，接下来就着重从xgboost的目标函数定义上来进行介绍。
xgboost入门与实战（原理篇)
qq_26938759的博客
03-29 1059
https://blog.youkuaiyun.com/sb19931201/article/details/52557382 xgboost入门与实战（原理篇） 前言： xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数...
百面机器学习—11.集成学习（GBDT、XGBoost）面试问题总结
柳杰的博客
05-10 2339
文章目录1. 大小为N的样本集进行有放回抽样，样本N次有重复抽取被选中的概率是多少？2.集成学习分为哪几种？它们有何异同？3. 为什么很多集成学习模型都选择决策树作为基分类器？4.什么是偏差与方差？如何从减小方差和偏差的角度解释Boosting和Bagging的原理？4.1 什么是偏差与方差？4.2 如何从减小方差和偏差的角度解释Boosting和Bagging的原理？5.梯度提升树GBDT的基本原理是什么？5.1 为什么可以使用梯度近似代替残差？5.2 二分类问题的GBDT算法5.3 多分类问题的GBDT
构建个人学习与工作LLM应用系统的核心运行机制：一种人机协同系统“认知引擎”的架构原理
weixin_41939376的博客
12-28 834
摘要：本文提出构建"人机协同认知引擎"的方法论，旨在将临时性对话升级为可持续复利的认知生产力系统。核心架构包含六层功能：情境层（明确任务背景）、世界模型层（构建个人知识体系）、证据与记忆层（确保可追溯性）、推理与规划层（生成可执行计划）、行动与外部化层（输出实际成果）以及评估与学习层（持续优化）。
PySide6从0开始学习的笔记（十八） MVC（Model-View-Controller）模式的图形渲染体系
xulibo5828的博客
12-26 905
MVC 的核心是数据（Model）- 视图（View）- 控制器（Controller）QGraphicsItem（图元）= Model（模型）：图元是显示的基本单元，它可以是一个圆、一个多边形、一条直线，或者是一个图片，它承载着图形的核心数据与状态（比如坐标、形状、颜色、是否可交互、像素数据等），是 “要渲染的内容本身”，不关心自己如何被显示、在哪显示。QGraphicsView（视图）= View（视图）
个人用云计算学习笔记 --24 虚拟化、KVM 基础使用与热迁移实验、VMware ESXi笔记
iconball的博客
12-26 1097
本文系统介绍了虚拟化技术基础概念、发展历程和主流方案，重点分析了KVM虚拟化的使用方法和热迁移实验。主要内容包括：虚拟化定义及组件（物理机、虚拟机、Hypervisor）；技术演进时间线（1964年IBM大型机到2014年容器技术）；虚拟化类型比较（全/半/硬件辅助）；KVM图形界面和命令行操作指南；以及基于NFS共享存储的热迁移实验环境搭建与实施步骤。文章为读者提供了从虚拟化原理到实践操作的完整知识框架。
学习C#调用OpenXml操作word文档的基本用法（14：学习文档编号定义类）
gc_2299的博客
12-28 611
学习文档编号定义类NumberingDefinitionsPart的主要属性
Android C++ 学习笔记 2
zhuguanlin121的博客
12-28 809
template.cpp template2.cpp exception.cpp exception2.cpp exception3.cpp exception4.cpp exception5.cpp exception6.cpp exception7.cpp exception8.cpp 19th_smartpointer person.cpp person2.cpp person3.cpp person4.cpp person5.cpp person6.cpp person7.cpp person8.c
【AI学习-comfyUI学习-第二十五节-Shuffle洗牌模式布局+contronet其他应用结合-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-27 1234
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
优化分布式系统性能：热key识别与实战解决方案
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
12-28 10万+
热key问题在分布式缓存系统中是一个常见但具有挑战性的难题。有效地发现和处理热key不仅可以提升系统的性能和稳定性，还能显著改善用户体验。本文从热key的定义及其危害出发，深入探讨了热key产生的多种原因，并介绍了几种主流的热key发现解决方案。 通过人为预测，客户端监控，机器层面监控，Redis服务端Monitor以及热点发现系统等多种手段，可以及时识别并处理潜在的热点key。每种解决方案都有其独特的优势和局限性，应根据具体业务场景选择合适的策略进行实施。
【vLLM 学习】Reproduciblity
最新发布
HyperAI超神经
12-30 159
源码 examples/offline_inference/reproduciblity.py。推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vllm.hyper.ai/
xgboost源码解析
02-22
### 关于XGBoost源码解析的文章和资料 对于希望深入了解XGBoost内部工作原理以及其源码实现的人来说，存在多种资源可供学习。这些资源不仅涵盖了理论基础还深入探讨了实际编码细节。 #### 官方文档与论文 官方文档提供了详细的安装指南、参数说明及使用案例[^1]。而由陈天奇撰写的原始论文《XGBoost：A Scalable Tree Boosting System》则详细描述了算法背后的数学模型及其优化策略[^2]。这篇论文不仅是理解XGBoost核心概念的关键材料，也是研究其实现的基础参考资料之一。 #### 博客文章和技术报告 网络上有许多技术博客分享了作者们对XGBoost源码的研究心得。例如，在某些笔记中提到过如何利用`--recursive`命令来获取完整的项目依赖以便更好地理解和调试代码[^3]。这类个人经验总结往往能够提供不同于官方视角的独特见解，并帮助读者克服特定的技术难题。 #### 社区讨论与问答平台 除了正式出版物外，像Stack Overflow这样的在线社区也充满了有关XGBoost的问题解答和交流贴子。虽然这里的信息可能不如学术文献那样严谨，但对于解决实践中遇到的具体问题非常有帮助。此外，GitHub上的issue页面同样是一个很好的地方去寻找开发者之间的互动记录，尤其是当涉及到最新版本的功能更新或是尚未广泛传播的知识点时[^4]。 #### 源码中的类与接口解释 直接查看源码也是一种高效的学习方式。比如`ColMaker`类作为树构建器的一部分实现了节点分裂等功能；它继承自`TreeUpdater`抽象基类并通过重写虚函数完成具体的业务逻辑[^5]。通过这种方式可以直接接触到最底层的设计思路而不必受限于任何中间层的封装。 ```cpp class ColMaker : public TreeUpdater { public: void Init(const std::vector<std::pair<std::string, std::string>>& args) override; void Update(const std::vector<bst_gpair>& gpair, DMatrix* dmat, const std::vector<RegTree*>& trees) override; private: TrainParam param_; // 训练参数 }; ```
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