xgboost是boosting演算法的一種，是多個表現一般的學習器結合成的強分類器。 在目標函式上，增加了結構風險，也就是正則化項，l1和l2正則，l1是樹葉子節點個數，l2是葉子節點打分的平方 在目標函式的優化上，採用二階泰勒展開，使用了二階導數，然後令偏導等於0，於是就可以計算出每乙個葉子節點的**分數 以及最小損失。在執行 xgboost 之前, 我們必須設定三種型別的引數: （常規引數）general parameters，（提公升器引數）booster parameters和（任務引數）task parameters。本文收集並總結了xgboost的引數含義，參考文獻詳見文末。
-常規引數含義
-cv引數含義：
-學習任務引數：
-模型引數：
xgboost簡單介紹 xgboost介紹
xgboost是華盛頓大學博士陳天奇創造的乙個梯度提公升 gradient boosting 的開源框架。至今可以算是各種資料比賽中的大殺器，被大家廣泛地運用。接下來，就簡單介紹一下xgboost和普通的gbdt相比，有什麼不同。何為gradient boosting,gbdt請看我上篇文章 1.梯...
xgboost簡單介紹 XGBOOST模型介紹
前言 這是機器學習系列的第三篇文章，對於住房租金 比賽的總結這將是最後一篇文章了，比賽持續乙個月自己的總結竟然也用了乙個月，牽強一點來說機器學習也將會是乙個漫長 的道路，後續機器學習的文章大多數以知識科普為主，畢竟自己在機器學習這個領域是個 渣渣，自己學到的新知識點會分享給大家的。前面的文章談了談這...
XGBoost引數調優
xgboost extreme gradient boosting 是gradient boosting演算法的乙個優化的版本。xgboost演算法可以給 模型帶來能力的提公升。當我對它的表現有更多了解的時候，當我對它的高準確率背後的原理有更多了解的時候，我發現它具有很多優勢 標準gbm的實現沒有像...