大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
前言：前一篇文章对boosting的两个方法做了阐述，这篇文章将会是对前两篇文章的深化，谈的是一个更加优化了的boostIng算法，自从2014年9月份在 Kaggle 的希格斯玻色子机器学习大赛中夺魁以来，XGBoost 与深度学习两个算法垄断了 Kaggle 大赛的大部分冠军。现在Kaggle 大赛的情况基本是这样的，凡是非结构化数据相关，比如语音、图像，基本都是深度学习获胜，凡是结构化数据上的竞赛，基本都是 XGBoost 获胜。
1、回顾下GB、GBDT
GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁，能有效的应用到分类、回归、排序问题，因此这里尝试一步一步梳理GB、GBDT、xgboost，它们之间有非常紧密的联系，GBDT是以决策树（CART）为基学习器的GB算法，xgboost扩展和改进了GDBT，xgboost算法更快，准确率也相对高一些。
1.1、Gradient boosting(GB)
机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化loss Function， Gradient boosting的思想是迭代生多个（M个）弱的模型，然后将每个弱模型的预测结果相加，后面的模型
基于前面学习模型的
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/130870.html原文链接：https://javaforall.net
