XGboost算法 XGBoost是GBDT算法的一种改进，是一种常用的有监督集成学习算法；是一种伸缩性强、便捷的可并行构建模型的GradientBoosting算法。 原理是：在GBDT目标函数的基础上加入惩罚项，如下图绿框。通过限制树模型的叶子节点的个数和叶子节点的值来降低模型复杂度，从而防止过 ...
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2020-01-01 17:17:34
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参考: 1. 陈天奇 "XGBoost: A Scalable Tree Boosting System" Paper地址: 其中$f_k$ 指的是第k 棵树的模型 xi 表示第 i 个样本 1.2 目标函数抽象 $Obj = \sum \limits_{i=1}^n l(y_i, \hat y_i ...
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2019-12-11 23:20:42
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这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择，XGboost进行回归预测，模型优化的实战的基础上进行调参优化的，所以在阅读本篇博客之前，请先移步看一下上一篇文章。 我前面所做的工作基本都是关于特征选择的，这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验。之前我在网站上也看到很多相关的内 ...
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2019-11-30 14:01:22
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主要内容： XGBoost算法的介绍 XGBoost算法的损失函数 XGBoost函数介绍 算法的应用实战——信用卡欺诈行为的识别 1.XGBoost算法的介绍 XGBoost是由传统的GBDT模型发展而来的，GBDT模型在求解最优化问题时应用了一阶导技术，而XGBoost则使用损失函数的一阶和二阶 ...
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2019-11-01 20:53:31
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XGBoost作为一个非常常用的算法，我觉得很有必要了解一下它的来龙去脉，于是抽空找了一些资料，主要包括陈天奇大佬的论文以及演讲PPT，以及网络上的一些博客文章，今天在这里对这些知识点进行整理归纳，论文中的一些专业术语尽可能保留不翻译，但会在下面写出自己的理解与解释。 资料下载：公众号（SAMsha ...
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2019-10-23 00:07:33
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# XgBoost算法XgBoost算法(eXtreme Gradient Boosting)属于Boosting系... ...
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编程语言 时间：
2019-10-16 17:34:15
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python package : https://github.com/mwburke/xgboost python deploy pred1 pred2 diff 33243 0.515672 0.515672 1.635301e 08 15742 0.478694 0.478694 3.4686 ...
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2019-10-14 17:27:34
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特征工程预处理0.异常检测为什么不全部使用普通有监督的方法来学习呢（即把它看做是一个普通的二分类问题）？主要是因为在异常检测中，异常的样本数量非常少而正常样本数量非常多，因此不足以学习到好的异常行为模型的参数，因为后面新来的异常样本可能完全是与训练样本中的模式不同。可采用对每列特征分别用高斯分布去拟... ...
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2019-10-09 17:32:40
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今天python在安装一些包（xgboost，mlxtend）的时候遇到这个问题。 按照其他博客的方法，如https://blog.csdn.net/miao0967020148/article/details/85230430可以解决，但是每次安装新包又会出现这个问题，最后看了其他一些博客，应该是 ...
这个是我下载的原文在看，然后结合一些网上的资料学习，先贴一个网上的资料。 终于有人说清楚了XGBoost算法 XGBoost阅读之Weighted quantile sketch ...
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2019-09-28 23:20:41
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