XGBoost
Objective Function： Training1 Loss + Regularization 目标函数分为Training Loss和Regularization term两项。 通常损失函数L的选择是mean square error函数： 在用于Logistic Regression时，会使用Logistic Loss： 正则项常常是用来控制模型复杂度的。用来保证bias-varia
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