机器学习之xgboost算法
xgboost集成思想 xgboost可以和决策树结合在一起，一个分类器效果不好，可以考虑多个分类器，要求每多加一个分类器，分类的效果更好。 xgboost基本原理 每加一棵树的时候整体效果提升，整体效果更好 在原有的模型上面加上一颗新树使得预测效果更好 f函数是把树拆分成结构部分q和叶子权重部分w 损失函数： 构建决策树的时候希望树越少越好，这里用r约束T的个数，加上L2正则惩罚项 xgboos
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