摘要：之前看过一些有关机器学习的基础资料和视频，但很多知识点都记不太清了，现在专门开个专题，根据自己的理解将之前学过的进行回顾和整理，可能会引用一些例子和资料，资料主要来源于视频学习和《统计学习方法》一书，可能对于一些不清楚的问题会翻看一些博客等资料。 本节主要针对线性回归的原理以及梯度下降求解方法进行回 阅读全文

摘要：上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述，XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项，同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差（事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开（详细上面Tips有讲解），但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了），同时在求 阅读全文

摘要：XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源项目，前文提到XGBoost是GBDT的一种提升和变异形式，其本质上还是一个GBDT，但力争将GBDT的性能发挥到极致，因此这里的X指代的“Extreme”的意思。XGBoost通过在算法和工程上进行了改进，使其在性能和精度上都得到了很大的提升，也成为了Kag 阅读全文

摘要：前面对GBDT的算法原理进行了描述，通过前文了解到GBDT是以回归树为基分类器的集成学习模型，既可以做分类，也可以做回归，由于GBDT设计很多CART决策树相关内容，就暂不对其算法流程进行实现，本节就根据具体数据，直接利用Python自带的Sklearn工具包对GBDT进行实现。 数据集采用之前决策 阅读全文

摘要：本打算将GBDT和XGBoost放在一起，但由于涉及内容较多，且两个都是比较重要的算法，这里主要先看GBDT算法，XGBoost是GBDT算法的优化和变种，等熟悉GBDT后再去理解XGBoost就会容易的多 GBDT算法原理 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree） 阅读全文