XGBoost的理解

最新推荐文章于 2025-08-21 16:58:48 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/jianglinliu/p/10521274.html
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#人工智能

参考：1、https://blog.youkuaiyun.com/github_38414650/article/details/76061893

          2、https://blog.youkuaiyun.com/App_12062011/article/details/83959427

 

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XGBoost理解
moledyzhang的博客
03-12 2376
什么是XGbbostXGBoost是Extreme Gradient Boosting的简称，对应的模型就是一堆CART树，思想是将每棵树的预测值加到一起作为最终的预测值(可谓简单粗暴)。下图就是CART树和一堆CART树的示例，用来判断一个人是否会喜欢计算机游戏： 图二说明了如何用一堆CART树做预测，就是简单将各个树的预测分数进行相加。 注：gboost为什么使用CART树而不是用普通的决
集成学习终篇：从CART回归树开始，经历BDT、GBDT彻底理解XGBoost - 知乎1
08-03
在本篇中，我们从CART回归树开始，逐步深入到Boosting算法，特别是Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)以及XGBoost，探讨它们的原理、流程和差异。 CART回归树是一种决策树模型，主要用于连续值的预测。它通过...
xgboost理解
莫一丞元
09-10 698
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）全名为极端梯度提升，是GBDT的改进，可以用于分类也可以用于回归问题。 下面讲述一下单个树结构、xgboost思路、xgboost原理推导、xgboost模型参数四个方面内容。 单个树结构： 对于每一棵回归树，其模型为： 其中w为叶子节点的得分值，q(x)表示样本x对应的叶子结点，T为该树的叶子结点个数。其中为了提高树的泛化能力，这时需要加入正则项，公式如下： 举一个简单例子如下图： xgboost思路： 首先明确下目标是，希望建
XGBOOST理解
csg3140100993的博客
04-26 217
https://www.jianshu.com/p/a62f4dce3ce8 https://www.cnblogs.com/mantch/p/11164221.html 1、理解目标函数L和得分函数f的关系 2、利用贪心法枚举得到最优的树模型，然后加上去 3、理解xgboost中的参数都是什么意义，调参的时候用到 ...
Xgboost理解
weixin_30663471的博客
02-21 312
一、xgboost模型函数形式 　　xgboost也是GBDT的一种，只不过GBDT在函数空间进行搜索最优F的时候，采用的是梯度下降法也就是一阶泰勒展开；而xgboost采用的是二阶泰勒展开也就是牛顿法，去每次逼近最优的F，泰勒展开越多与原函数形状越接近，比如在x0处进行展开，其展开越多，x0附近与原函数值越接近，且这个附近的区域越大。另外一个xgboost加入了正则化项，有效防止过拟合。 　...
深入理解XGboost
abcdefg90876的博客
05-12 3453
XGBoostAuthor：Miracle8070From：AI蜗牛车 1. 写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一...
学习笔记——XGBoost理解
weixin_44467105的博客
12-28 642
一.前言 XGB的推导过程见：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44467105/article/details/111810895 基于上述推导，可以得到cart回归树的分裂标准。但是在回归树分裂的过程中，如何利用分裂标准找到最优切分点实际上在论文中有两个方法： 贪心算法 近似算法 二.贪心算法 这里的贪心算法实际就是在之前决策树中利用到分裂方法。基于某种标准（GINI系数/均方误差/信息增益比等），每次依次遍历所有特征和所有特征的取值，通过线性扫描来找到最优分割点。 其流程如
Xgboost通俗理解
Rnan_prince的博客
08-26 6473
1 xgboost树的定义 2 xgboost目标函数 ---------2.1 模型学习与训练误差 2.2 树的复杂度 3 打分函数计算 ----------3.1 分裂节点 3.2 缺失值处理 4 XGBoost的特性 5 Boosted ...
通俗理解Xgboost
金融风控笔记
11-20 477
为了简化计算，XGBoost采用了一阶导数（梯度）和二阶导数（Hessian）来近似损失函数的变化，从而推导出叶子节点值的更新公式。其中 z 就是所有树的叶子节点分数之和。通过这两个正则化项，XGBoost能够在优化目标函数时，不仅考虑损失函数的最小化，还考虑了模型的复杂度，从而达到更好的泛化性能。正则化项通常包括两个部分：一个是与叶子节点数量相关的项，另一个是与叶子节点输出值大小相关的项。通过这种方式，XGBoost能够有效地计算出每个叶子节点的值，同时通过正则化项来平衡模型的复杂度和泛化能力。
xgboost 详细理解
qaz57301的博客
07-03 152
XGBoost1、目标函数：加法模型-基学习器。
【资料收集】xgboost理解+CNN理解+目标检测综述
王博（Kings）的博客
05-07 2683
通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/81410574 图解CNN：通过100张图一步步理解CNN https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/79434745 一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN...
Xgboost
03-29
这对于深入理解Xgboost的工作原理，以及进行定制化开发或优化是非常有价值的。 总之，Xgboost因其高效、准确和灵活的特性，在数据科学领域有着广泛的应用。结合Jupyter Notebook，我们可以方便地进行实验和分析，而...
matlab xgboost安装调试
02-12
2. **查看编译日志**：编译时的错误信息通常是解决问题的关键，仔细阅读并理解这些信息能帮助定位问题所在。 3. **查阅文档**：XGBoost的官方文档和MATLAB社区论坛通常有丰富的资源和解决方案。 4. **调试MATLAB代码...
Bot 流量“假阳性”调优笔记
@云安全小杜
08-19 1143
这次实验最大的收获是：与其在规则里“猜”爬虫长什么样，不如把判断逻辑外置到一个能持续学习的边缘节点。群联的清洗中心提供了实时封禁 API，让我们可以把模型结果直接落地，而不用改一行业务代码——这比传统“先打日志、再人工加黑名单”的节奏快了整整一个量级。
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）
2501_91641025的博客
08-20 772
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种改进结构，由 Cho 等人在 2014 年提出。它和 LSTM 一样，旨在解决RNN 的梯度消失和梯度爆炸问题，同时能够建模长距离依赖信息。与 LSTM 相比，GRU 结构更简洁，参数更少，计算效率更高。GRU 是 LSTM 的简化版，在很多任务上能取得相似甚至更好的效果。优点：计算效率高、参数量少、适合大规模训练。缺点：缺少独立记忆单元，在极长序列任务中可能稍逊于 LSTM。在实际应用中，
深层语义知识图谱：提升NLP文本预处理效果的关键技术
训意学的博客
08-18 2294
自然语言处理（NLP）技术在过去十年取得了飞跃式发展，但其核心挑战之一——让机器真正“理解”语言——仍未完全解决。传统的文本预处理流程，包括数据清洗、文本规范化和词向量化，构成了所有下游任务的基石。然而，这些主流方法，如基于TF-IDF的特征提取或基于Word2Vec的词嵌入，在本质上依赖于统计共现（statistical co-occurrence）。它们能出色地捕捉词汇间的“相关性”，例如，“医生”和“医院”经常一同出现，但却难以洞察其背后更深层次的“因果性”——即一个事件或概念如何导致另一个的发生。
Huggingface-Qwen2源码解读
Jeremy程序员
08-19 1553
本文记录了基于HuggingFace Transformers最新master分支对Qwen2模型的学习过程。主要内容包括：1) 开发环境搭建（Python 3.11、PyTorch CPU版）；2) 模型测试代码实现，通过调参创建轻量级配置；3) 核心架构分析，包括分词编码、DecoderLayer处理流程（RMSNorm归一化、自注意力机制、前馈网络）和分组查询注意力机制；4) Qwen2的三大优化点：RMSNorm计算优化、RoPE位置编码和GQA注意力机制；5) 开发中遇到的版本依赖问题及解决方法。
【无标题】
As3310010的博客
08-20 692
从基础功能到自主决策：Agent 开发进阶之路
数据库审计是什么？主要功能详解与厂商解析
最新发布
yuandiansec的博客
08-21 932
数据库审计
xgboost简单理解
03-21
### XGBoost 的基本概念 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升框架的高效机器学习算法[^2]。它的核心思想是在传统的 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基础上引入了正则化项以及更优的...
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