机器学习面试必知：XGBoost简介
原始的GBDT算法基于经验损失函数的负梯度来构造新的决策树，只是在决策树构建完成后再进行剪枝。而XGBoost在决策树构建阶段就加入了正则项即 L t = ∑ i l ( y i , F t − 1 ( x i ) + f t ( x i ) ) + Ω ( f t ) L_{t}=\sum_{i}l(y_{i},F_{t-1}(x_{i})+f_{t}(x_{i}))+\Omega(f_{t})
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