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【阶段三】Python机器学习25篇：机器学习项目实战：LigthGBM算法的核心思想、原理与LightGBM分类模型

本篇的思维导图：

【阶段三】Python机器学习25篇：机器学习项目实战：LigthGBM算法的核心思想、原理与LightGBM分类模型_第1张图片

 

LigthGBM算法的核心思想

       LigthGBM算法是Boosting算法的新成员，由微软公司开发。它和XGBoost算法一样是对GBDT算法的高效实现，在原理上与GBDT算法和XGBoost算法类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。

      与传统的机器学习算法相比，LightGBM算法具有这些优势：训练效率更高；低内存使用；准确率更高；支持并行化学习；可以处理大规模数据。

LightGBM算法的数学原理

LightGBM算法数学原理的核心知识点如下：

1.

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