LightGBM與XGBoost原理
LightGBM和XGBoost都是GBDT的高效實現，所以先簡單介紹下GBDT。 1. Gradient Boosting Decision Tree 提升樹的學習優化過程中，損失函數平方損失和指數損失時候，每一步優化相對簡單，但對於一般損失函數優化的問題，Freidman提出了Gradient Boosting算法，其利用了損失函數的負梯度在當前模型的值 −[∂L(y,f(xi))∂f(xi
相關文章
- 1. RF、GBDT、XGBoost、lightGBM原理與區別
- 2. XGBoost,GBDT原理詳解，與lightgbm比較
- 3. 【回顧】GBDT、XGBoost、LightGBM原理及對比
- 4. 『Gradient Boosting 』LightGBM與XGBoost對比
- 5. LightGBM and XGBoost Explained
- 6. GBDT、XGBoost、Lightgbm
- 7. xgboost，lightgbm權值圖
- 8. GBDT、XGBoost、LightGBM比較
- 9. XGBoost、LightGBM、Catboost總結
- 10. AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、lightGBM
- 更多相關文章...
- • BASE原理與最終一致性 - NoSQL教程
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. RF、GBDT、XGBoost、lightGBM原理與區別
- 2. XGBoost,GBDT原理詳解，與lightgbm比較
- 3. 【回顧】GBDT、XGBoost、LightGBM原理及對比
- 4. 『Gradient Boosting 』LightGBM與XGBoost對比
- 5. LightGBM and XGBoost Explained
- 6. GBDT、XGBoost、Lightgbm
- 7. xgboost，lightgbm權值圖
- 8. GBDT、XGBoost、LightGBM比較
- 9. XGBoost、LightGBM、Catboost總結
- 10. AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、lightGBM