XGBoost算法背后的数学:尽可能简单地解释XGBoost算法背后的数学机制(二)
XGBoostXGBoost和梯度提升机都遵循梯度提升决策树的原理,但是XGBoost使用更加正则化的模型公式来控制拟合,这使它具有更好的性能,这就是为什么它也被称为“正则提升”技术。牛顿法那么什么是牛顿法呢?在随机梯度下降中,我们用更少的数据点来计算梯度更新的方向,耗时也相对更少,但如果我们想要加...
XGBoost算法背后的数学:尽可能简单地解释XGBoost算法背后的数学机制(一)
理解梯度提升机第一步 - 初始函数与往常一样,让我们从粗略的初始函数F0开始,类似于回归时所有值的平均值。它将为我们提供一些输出,无论效果如何。第二步 - 损失函数下面我们计算损失函数L(y_i,F_t (x_i))那么什么是损失函数?它是一种度量预测值与真实值之间差异的算式,这里有几个例子:从下表...
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