xgboost原理

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#人工智能

参考：

http://blog.youkuaiyun.com/a819825294/article/details/51206410

http://blog.youkuaiyun.com/sb19931201/article/details/52557382

http://www.cnblogs.com/zhouxiaohui888/p/6008368.html

xgboost和GDBT的区别

https://www.zhihu.com/question/41354392

 

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XGBoost三部曲：XGBoost原理
阿黎逸阳的博客
07-13 170
一文弄懂xgboost原理
XGBoost原理介绍
吴建明wujianming_110117
04-03 1153
XGBoost原理介绍 什么是XGBoost XGBoost是一个开源机器学习项目，实现了GBDT算法，进行了算法和工程上的许多改进，广泛应用在Kaggle竞赛及许多机器学习竞赛中。 说到XGBoost，不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。XGBoost本质上还是一个GBDT，力争把速度和效率发挥到极致，所以叫X (Extreme) GBoosted。两者都是boosting方法。 1.1 XGBoost树的定义 举个例子，要预测一家人对电子游戏的喜好程度，
XGBoost 原理
weixin_46556352的博客
04-05 2763
1. XGBoost 原理XGBoost 是对梯度提升算法的改进： 求解损失函数极值时使用泰勒二阶展开 另外在损失函数中加入了正则化项 XGB 自创一个树节点分裂指标。这个分裂指标就是从损失函数推导出来的。XGB 分裂树时考虑到了树的复杂度。 我们在前面已经知道，构建最优模型的一般方法是最小化训练数据的损失函数。 预测值和真实值经过某个函数计算出损失，并求解所有样本的平均损失，并且使得损失最小。 上面的式子称为经验风险最小化，如果仅仅追求经验风险最小化，那么训练得到的模型复杂度较...
XGBoost 原理介绍
weixin_42330675的博客
03-22 1万+
xgb原理
XGBoost原理简介
thinkhui的专栏
06-09 8310
一、简述        这里先简单介绍下RF（Random Forest）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和XGBoost算法的原理。        RF：从M个训练样本中随机选取m个样本，从N个特征中随机选取n个特征，然后建立一颗决策树。这样训练出T棵树后，让这k颗树对测...
XGBoost原理
人生是一场修行
10-16 1578
我终于会用word编写数学公式啦！ …可惜复制不过来,只能截图 XGBoost核心思想是多个基础模型的线性拟合，基础模型使用CART树(我喜欢)，因为CART树普遍来讲要比线性基础模型的效果要好。 首先，xgboost采用的是加法训练，也就是要确定第t颗树最优，先确定第t-1颗树最优，依次类推。 所以，其目标函数: 表示经过第t轮迭代后的模型预测值， 表示已知t-1个基础模型得到预测值; 表示第...
【机器学习算法】XGBoost原理
weixin_51908696的博客
11-30 1967
的方式：选取一定的特征分裂，每一个弱学习器选取子特征集，例如从原有特征选择80%的特征，而弱学习器的每一个结点也可以在当前树下的子特征集重新随机选取，也可以全部使用进行遍历。的方式：对特征的值进行分桶，例如某一特征的值为0-9，分为五个桶只需要遍历五次，大大增加运算效率，桶数越大，与精确贪心算法的越接近，当每个桶只有一个样本时，即为精确贪心算法。，进一步划分的叶子节点数目为2，假设划分后的左子结点的样本二阶导之和为。​ 损失减少，则表明当前分裂work，记录当前分裂特征和阈值，表示当前弱学习器的叶子节点。
XGBoost原理详解
tyhj_sf的博客空间
12-18 4439
XGBoost是在GBDT、RGF等算法的基础上改进而来，其性能优异，已经在各大竞赛中广泛使用，尤其这是陈天奇大神主导的研究成果，不管是算法原理还是算法的实现都值得仔细研读。
xgboost原理分析以及实践
热门推荐
SCUT_Sam
03-10 2万+
摘要 本文在写完GBDT的三篇文章后本来就想写的，但一直没有时间，终于刚好碰上需要，有空来写这篇关于xgboost原理以及一些实践的东西（这里实践不是指给出代码然后跑结果，而是我们来手动算一算整个xgboost流程） 由于网上已经许多优秀的文章对xgboost原理进行了详细的介绍，特别是xgboost作者陈天奇的论文以及slide已经非常完整阐述了整个xgboost的来龙去脉，现有的文章基本也...
XGBoost原理解析.pdf
05-28
Gradient Boosting算法原理是XGBoost算法的核心。该算法从一个常数模型开始，然后迭代地添加弱学习器，每个弱学习器都基于当前模型的负梯度信息。在每一轮中，算法会根据损失函数的梯度和二阶导数来确定新加入的基...
Xgboost原理
03-16
陈天奇大神的XGBoost的PPT,帮助理解xgb,有想了解机器XGBoost的可以下载
强化学习-MATLAB
weixin_45302337的博客
08-09 485
black box -> machine learning不需要标签，根据内在特征进行聚类等相似操作；这就是ML所擅长的，从数据中找出特征进而得到label；序列行为实现最优的回报；可以将policy使用深度神经网络这也是DRL的由来；RL算法的作用就是基于观测，奖励等去优化策略，以采取最优动作进而获得最大回报；所以，RL就是一个优化问题：与其他优化问题区分开来：关键点：评估状态价值，将能够使得智能体获得更高回报，而不是只是关注即时奖励；如果不能够评估状态价值，很有可能导致Agent陷入利用（贪婪）的状态，
【AI论文】高效智能体：在降低成本的同时构建高效能智能体
m0_66899341的博客
08-08 782
本研究系统探究了大型语言模型(LLM)智能体的效率与效能平衡问题，针对当前智能体系统运营成本高昂的痛点，通过GAIA基准测试集实证分析了LLM主干模型选择、框架设计和扩展策略的影响。研究发现：1)任务复杂度存在最优阈值；2)额外模块的边际效益递减；3)框架优化可显著提升效率。基于此开发的EfficientAgents框架，在保持96.7%性能的同时降低28.4%成本，实现"通过成本"指标优化。研究为构建经济高效的智能体系统提供了实证依据和方法指导，推动AI解决方案的可持续发展。
CVPR 2025 | 即插即用，极简数据蒸馏，速度up20倍，GPU占用仅2G
AImokuai的博客
08-11 826
本文提出了一种创新的神经特征函数匹配（NCFM）方法用于高效数据集蒸馏。该方法通过构建minmax对抗优化框架，引入神经特征函数差异（NCFD）作为新的分布度量指标，在复数空间实现数据特征的对齐。NCFM具有三大创新点：1）基于复数相位和振幅解耦的神经特征函数度量；2）动态采样网络实现高效计算；3）层级式特征对齐机制。实验表明，在CIFAR-100等数据集上，NCFM相比现有方法内存消耗降低300倍，处理速度提升20倍，同时保持无损压缩效果，为低资源环境下的模型训练提供了新范式。该方法在边缘计算、隐私保护数
快速了解svm算法
wzdzgdf的博客
08-08 1627
如果你刚接触机器学习，一定听过各种算法的名字：决策树、神经网络、SVM… 其中 SVM（支持向量机，Support Vector Machine）作为经典的监督学习算法，在分类任务中曾长期占据 “顶流” 地位，至今仍在很多场景中发挥重要作用。今天这篇文章，带你快速搞懂 SVM 的核心逻辑、关键概念和实际价值。
【Python】文本相似度计算方法全解析：从理论到实践
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采菊东篱下，Python满乾坤！
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在自然语言处理、信息检索和数据清洗等领域，计算文本相似度是一个基础而重要的任务。无论是检测重复文档、拼写纠错，还是推荐系统，都需要准确地衡量两个文本之间的相似程度。本文将深入解析多种文本相似度计算方法，帮助您选择最适合的算法。文本相似度是指两个文本在内容、结构或语义上的相近程度。通常用0到1之间的数值表示，0表示完全不同，1表示完全相同。文本长度: 短文本适合 Dice 系数，长文本适合余弦相似度计算性能: 汉明距离最快，Levenshtein 较慢但精确应用场景。
成本低至1.5元/天，小智AI服务端，完整解决方案，高可用+可扩展
u010522887的专栏
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本文分享了，`小智AI服务端`的一种`低成本、高可用`的完整解决方案。
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