XGBoost理论相关推导
概论 弱分类器可以通过bagging和boosting转换成强分类器。随机森林是bagging的改进，通过有放回的随机采样，获得不同的样本数据，随机得到不同的决策树，各个决策树之间相互独立，通过投票选出最终结果。boosting是所有分类器加权求和预测最终结果，各个分类器相互不独立。 XGBoost推导 首先定义损失函数，常见的有均方误差和绝对值差： XGBoost中，第i颗决策树依赖前i-1颗决
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