XGBoost，我看过的讲解很清晰得一篇博客

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#机器学习

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一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+贷款违约预测模型Python项目实战
master_hunter的博客
04-03 1万+
集成模型Boosting补完计划第三期了，之前我们已经详细描述了AdaBoost算法模型和GBDT原理以及实践。通过这两类算法就可以明白Boosting算法的核心思想以及基本的运行计算框架，余下几种Boosting算法都是在前者的算法之上改良得到，尤其是以GBDT算法为基础改进衍生出的三种Boosting算法：XGBoost、LightGBM、CatBoost。大家应该都对XGBoost算法模型熟悉但是对GBDT模型一无所知，看过之前GBDT的读者应该对GBDT模型有了一个很清楚的认知，对于理解XGBoos
XGBoost三部曲：XGBoost原理
最新发布
阿黎逸阳的博客
07-13 439
一文弄懂xgboost原理
XGBOOST机器学习算法模型以及C++环境部署应用(原创，保姆级教程)
diegohulk的博客
04-12 1649
在使用XGBoost之前，首先需要引入相应的头文件和库。在这个例子中，估计你在其他地方已经引入了相关的头文件，所以我们直接开始看代码。首先我们必须先引入#include ，这是XGBoost的C的API头文件。这部分代码创建了一个XGBoost模型对象，用于加载和保存模型，以及进行预测。首先打开https://github.com/dmlc/xgboost，下载ZIP，首先，它获取测试数据的行数和列数。这部分代码使用训练好的XGBoost模型对测试数据进行预测。
机器学习：XGBoost模型（升级版）——高效且强大的树形模型
weixin_74268817的博客
11-12 4521
介绍一个现实生活中常用的、强大的XGBoost模型。文章涉及XGBoost的基本原理、实现步骤、优缺点、应用场景，方便大家一起学习。文章如有错误，欢迎大噶指正！
图文并茂，我们来讲讲机器学习方法的战斗机：XGBoost和LightGBM
郑老师统计
02-25 1791
【本文章由高校教师徐博士撰写】2025年的第一篇机器学习系列文章，我们从Boosting算法开始讲起。先前我们就已经讲解过，随机森林是通过Bagging（袋装）的方式将多棵决策树集成起来，各决策树之间是独立并行的，也就是所有决策树可以同时构建并且互不影响。而除了Bagging，Boosting（提升）是另一种重要的集成方式。Boosting的核心思想是通过依次构建多个基学习器，后一个基学习器尝试纠...
XGBoost 2.0 ：提升时间序列预测能力
h1453586413的博客
12-16 1466
想象一下，你正在尝试解决一个复杂的拼图。每个拼图块都代表解决方案的一小部分。XGBoost 就像有一组专家，每个专家都擅长某种特定类型的拼图块。他们共同努力解决拼图问题。该算法的核心是改进或增强模型的性能。它从一个简单的模型开始，比如决策树，然后逐渐使其变得更好。XGBoost 非常关注其错误。它会查看拼图中错误的部分，并首先专注于解决这些问题。它不是依靠单一的专家来解决整个拼图，而是利用许多专家（决策树）。每个专家都给出自己对如何解决拼图的意见，他们共同投票做出最终决定。
随机森林算法实现的性能对比测试
DolphinDB智臾科技
12-07 2202
随机森林是常用的机器学习算法，既可以用于分类问题，也可用于回归问题。本文对scikit-learn、Spark MLlib、DolphinDB、xgboost四个平台的随机森林算法实现进行对比测试。评价指标包括内存占用、运行速度和分类准确性。本次测试使用模拟生成的数据作为输入进行二分类训练，并用生成的模型对模拟数据进行预测。 1. 测试软件 本次测试使用的各平台版本如下： scikit-learn：Python 3.7.1，scikit-learn 0.20.2 Spark MLlib：Spark
深入理解XGBoost
Microstrong
12-22 4959
我的个人微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities...
python XGboost回归预测 算法实现和原理讲解（比赛青睐）
weixin_47324594的博客
10-18 4万+
对经典问题 波士顿房价进行回归预测 一、加载波士顿数据集并观察数据的shape。 from sklearn.model_selection import train_test_split def del_data(): #建立处理数据集的方法，便于直接带入xgboost算法 (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data() print(train_data.shape)
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
手把手教写出XGBoost实战程序
weixin_33796177的博客
11-29 1181
简单介绍： 这是一个真实的比赛。赛题来源是天池大数据的 "商场中精确定位用户所在店铺"。原数据有114万条，计算起来非常困难。为了让初学者有一个更好的学习体验，也更加基础，我将数据集缩小了之后放在这里，密码：ndfd。供大家下载。 在我的数据中，数据是这样子的： train.csv user_id 用户的id time_stamp 时间戳 latitude 纬度 wifi_stron...
通俗、有逻辑的写一篇说下Xgboost的原理，供讨论参考
就俩字，咱们要做精通，不做熟悉
07-25 8万+
初看Xgboost，翻了多篇博客发现关于xgboost原理的描述实在难以忍受，缺乏逻辑性，写一篇供讨论。——以下是抛砖引玉。 观其大略，而后深入细节，一开始扎进公式反正我是觉得效率不高，还容易打消人的积极性。首先说下决策树 决策树是啥？ 举个例子，有一堆人，我让你分出男女，你依靠头发长短将人群分为两拨，长发的为“女”，短发为“男”，你是不是依靠一个指标“头发长短”将人群进行了划分，你就形成了一个
c++歌手类代码_java开发之File类详细使用方法介绍
weixin_39669147的博客
11-03 205
File类简介在 Java 中，File 类是 包中唯一代表磁盘文件本身的对象。File 类定义了一些与平台无关的方法来操作文件，File类主要用来获取或处理与磁盘文件相关的信息，像文件名、 文件路径、访问权限和修改日期等，还可以浏览子目录层次结构。File 类表示处理文件和文件系统的相关信息。也就是说，File 类不具有从文件读取信息和向文件写入信息的功能，它仅描述文件本身的属性。File类的...
友链&&日记
weixin_34121304的博客
04-03 199
上面友链，下面日记 友人链 最喜欢galgameの加藤聚聚 初三一本&&\(ACG\)姿势比我还丰厚的yx巨巨 更喜欢galgame的shadowice czx ZigZag胖胖 文文 fsy 纳尔 memset0 大佬链（抄题解对象） 苏卿念 attack yyb zsy FlashHu MashiroSky 记个网址： http://www.cs.tsinghua.edu.cn...
Xgboost
baidu_18891025的博客
03-18 475
首先说下决策树 决策树是啥？ 举个例子，有一堆人，我让你分出男女，你依靠头发长短将人群分为两拨，长发的为“女”，短发为“男”，你是不是依靠一个指标“头发长短”将人群进行了划分，你就形成了一个简单的决策树，官方细节版本自行baidu或google 划分的依据是啥？ 这个时候，你肯定问，为什么用“头发长短”划分啊，我可不可以用“穿的鞋子是否是高跟鞋”，“有没有喉结”等等这些来划...
各种机器学习小知识总结：更新
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
08-04 230
AdaBoost 弱串 RF强并 解释: AdaBoost 弱base函数，underfitting 的个体串联组合成强学习器 RF：过拟合，并联 分离卷积：分C,11C 解释：各通道卷积，然后经过(1,1,C)卷积 （1,1）卷积相当于通道方向上的全连接层 批次归一C, 层归一N 解释： 批归一化后输出(C,1)向量… ...
xgboost 2分类（sex predict）
MusicDancing的博客
06-25 2747
11 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics from sklearn import preprocessing # from matplotlib import pyplot as pl
XGBoost核心讲解笔记（贪心学院）
weixin_42603934的博客
03-28 454
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数据库封锁协议解释：重点
qq_45982164的博客
12-01 337
。 排它锁又叫写锁，事务A对数据D加了排它锁，其它任何事务都不能再对数据D加共享锁或者排它锁。也就是说A可以读取或者修改D，但是其它事务不能读也不能写，但是！！即使数据D加了写锁，其它事务的最基本的select语句还是可以读数据D的，因为最基本的select语句并不用申请任何锁！这个是最迷惑的地方，明白了这一点，一级封锁协议协议会读脏数据就很好理解了。事务A对数据D=1加了排它锁，修改了数据使D=2，这个时候事务B虽然不能对数据D加任何锁，但是可以用select语句读，B读到了数据D=2，之后事务A出错，回
XGBoost讲解
04-01
XGBoost 是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）的机器学习算法，其核心在于通过构建一系列弱预测模型来逐步逼近目标函数。它不仅继承了传统 GBDT 的优点，还在多个方面进行了改进和...
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