XGBOOST—eXtreme Gradient Boosting算法原理
XGBOOST算法是由华盛顿大学陈天奇博士以GBDT和RandomForest为基础提出的，并开发了C++版本。该算法由于精度高、可并行化处理和可移植性，被广泛应用于各个领域， 这也是Kaggle竞赛者最常用的方法之一。 假设样本集D = {（xi， yi）...} i = 1、...n XGBOOST预测函数可表示为 我们使用分部加法，可将此式变换为 其中K代表迭代K轮；方程左侧为预测值；映射f
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