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 2515
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
12-28 830
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
12-26 903
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 1087
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
12-28 609
学习文档编号定义类NumberingDefinitionsPart的主要属性
Android C++ 学习笔记 2
最新发布
zhuguanlin121的博客
12-28 806
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 1222
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。
c#Socket学习，使用Socket创建一个在线聊天，日志笔记（5）
学不会shader
12-25 1287
32位整数：0x12345678高位字（High Word）：0x1234（高16位）低位字（Low Word）：0x5678（低16位）64位整数：0x123456789ABCDEF0高位双字（High Dword）：0x12345678（高32位）低位双字（Low Dword）：0x9ABCDEF0（低32位）
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。
xgboost源码解析
02-22
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...
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