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机器学习算法进阶——提升、XGBoost

提升、XGBoost理论、实践

手写理论
提升
- 提升算法
- 提升算法推导
- 提升算法GBDT
- GBDT总结
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）
- 目标函数计算
- XGBoost小结
Adaboost
- Adaboost
- Adaboost总结

手写理论

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提升

提升的概念：

提升算法

提升算法推导

【梯度近似】

提升算法GBDT

【梯度提升决策树】

【GBDT】
【参数设置和正则化】

【衰减因子、降采样】

GBDT总结

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

【使用二阶导信息】
【决策树的描述】

【正则项的定义】

目标函数计算

【继续化简】
举例：
【构造决策树的结构】

XGBoost小结

Adaboost

【boosting的思想】

Adaboost

对于m = 1,2,…,M

Adaboost总结

附：偏差与方差

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