xgboost理论推导（一）

时间 2021-01-01

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本文是在学习陈天奇博士的xgboost论文后总结而来，并对相关知识点和公式进行了详细说明，推导和理解。内容安排如下：顺序内容说明 1 树的复杂度衡量因为xgboost的损失函数包含了正则项，而正则项则是依据树的复杂度进行的，所以先介绍树的复杂度 2 xgboost的损失函数中间详细介绍了公式的推导过程，并对每个公式进行了详细介绍，方便读者理解。 1，树的复杂度衡量这里以陈博士论文中

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6. xgBoost推导
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9. XGBoost推导过程
10. xgboost 原论文精读原理推导 + sklearn参数讲解
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