12 2019 档案
摘要:LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree 1.问题 GBDT的实现方式有很多种,比较常见的有XGBoost,PGBRT等。虽然这些实现中都有用到一些加速方法和分离点选择方法,但是当数据量和特征维度非常非常大时,效率还是难
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摘要:XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 1. 问题 XGboost是GBDT的改进版版本,加速了训练,增加了对稀疏特征的优化,而且可以并型优化,是非常好用的机器学习算法。 2. 相关 2.1 泰勒展开 整个XGboost算法是基于泰勒公式展开进行的,思路非常
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