機器學習之xgboost算法
xgboost集成思想 xgboost可以和決策樹結合在一起，一個分類器效果不好，可以考慮多個分類器，要求每多加一個分類器，分類的效果更好。 xgboost基本原理 每加一棵樹的時候整體效果提升，整體效果更好 在原有的模型上面加上一顆新樹使得預測效果更好 f函數是把樹拆分成結構部分q和葉子權重部分w 損失函數： 構建決策樹的時候希望樹越少越好，這裏用r約束T的個數，加上L2正則懲罰項 xgboos
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