集成算法之GBDT和xgboost
大家知道，我們在進行建模時，會求解一個目標函數；目標函數又稱代價函數，在機器學習中普遍存在，一般形式爲： o b j ( θ ) = L ( θ ) + Ω ( θ ) obj(\theta)=L(\theta)+\Omega(\theta) obj(θ)=L(θ)+Ω(θ)； 其中： L ( θ ) L(\theta) L(θ)爲訓練誤差，衡量模型在訓練集上的表現； Ω ( θ ) \Omega
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