原始GBDT推导
GBDT采用的是数值优化的思维, 用的最速下降法去求解Loss Function的最优解, 其中用CART决策树去拟合负梯度, 用牛顿法求步长. XGboost用的解析的思维, 对Loss Function展开到二阶近似, 求得解析解, 用解析解作为Gain来建立决策树, 使得Loss Function最优.
相关文章
- 1. GBDT推导
- 2. GBDT，FM，FFM推导
- 3. GBDT 原理推导+sklearn参数解释
- 4. GBDT和Xgboost：原理、推导、比较
- 5. GBDT二分类初始化模型推导。
- 6. 【GBDT模型】{0} —— GBDT模型简介及数学推导
- 7. 梯度提高树（GBDT）详解之三：原理推导
- 8. 手推 GBDT与xgboost
- 9. GBDT 原理
- 10. BP原理推导
- 更多相关文章...
- • ionic 导航 - ionic 教程
- • jQuery Mobile 导航栏 - jQuery Mobile 教程
- • ☆技术问答集锦（13）Java Instrument原理
- • Java Agent入门实战（三）-JVM Attach原理与使用
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. GBDT推导
- 2. GBDT，FM，FFM推导
- 3. GBDT 原理推导+sklearn参数解释
- 4. GBDT和Xgboost：原理、推导、比较
- 5. GBDT二分类初始化模型推导。
- 6. 【GBDT模型】{0} —— GBDT模型简介及数学推导
- 7. 梯度提高树（GBDT）详解之三：原理推导
- 8. 手推 GBDT与xgboost
- 9. GBDT 原理
- 10. BP原理推导