跟我学算法-xgboost(集成算法)基本原理推导
1.构造损失函数的目标函数
2.对目标函数进行泰勒展开
3.把样本遍历转换成叶子节点遍历,合并正则化惩罚项
4.求wj进行求导,使得当目标函数等于0时的wj的值
5.将求解得到的wj反导入方程中,解得最终的目标函数
6.对样本进行分割时,用分割前的目标函数的值-分割后左右子树的目标函数的值,来划分得到最大的分割情况,以此来判断分割的界限
xgboost依据的是一种残差思想

以下是推导过程


实例说明


跟我学算法-xgboost(集成算法)基本原理推导的更多相关文章
- Xgboost集成算法
集成算法思想: Xgboost基本原理: Xboost中是一个树(函数)接着一个树(函数)往里加,每加一个树都希望整体表达效果更好一些,即:目标函数逐步减小. 每加入一个函数,使目标函数逐渐减小,整体 ...
- 机器学习 - 算法 - Xgboost 数学原理推导
工作原理 基于集成算法的多个树累加, 可以理解为是弱分类器的提升模型 公式表达 基本公式 目标函数 目标函数这里加入了损失函数计算 这里的公式是用的均方误差方式来计算 最优函数解 要对所有的样本的损失 ...
- 机器学习之——集成算法,随机森林,Bootsing,Adaboost,Staking,GBDT,XGboost
集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ...
- 前向分步算法 && AdaBoost算法 && 提升树(GBDT)算法 && XGBoost算法
1. 提升方法 提升(boosting)方法是一种常用的统计学方法,在分类问题中,它通过逐轮不断改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能 0x1: 提升方法的基本 ...
- 集成算法——Ensemble learning
目的:让机器学习效果更好,单个不行,群殴啊! Bagging:训练多个分类器取平均 Boosting:从弱学习器开始加强,通过加权来进行训练 (加入一棵树,比原来要强) Stacking:聚合多个分类 ...
- 一小部分机器学习算法小结: 优化算法、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成算法、Word2Vec等
优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx ...
- 机器学习 - 算法 - 集成算法 - 分类 ( Bagging , Boosting , Stacking) 原理概述
Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bo ...
- 一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法
一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分 ...
- 一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法
一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简 ...
随机推荐
- C primer plus 5 读书笔记2
1..字符串的输入:scanf()在读入时,当遇到空白字符空格blank.制表符tab.换行符newline时停止读取.一般使用gets(),来输入字符串. 2.strlen(),一字符为单位输出输出 ...
- hdu2883
题解: 网络流 用一个离散化 代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using na ...
- 解决IE8地址栏没有下拉
装了IE8,但是地址栏没有下拉,下载下面的文件,把两个文件都复制到 系统盘windows/system32,然后cmd下分别执行 regsvr32 chsbrkr.dll regsvr32 chtbr ...
- Ubuntu下MySQL数据库文件 物理迁移后 出现的问题
参考资料: https://www.cnblogs.com/advocate/archive/2013/11/19/3431606.html 本文要解决的一个问题是数据库文件进行物理迁移时遇到的问题. ...
- CI框架------codeIgniter
之前学习了thinkphp,学完之后印象不太深刻,在网上询问了一下,他们都说多学几个框架,以后可以自己写框架. 于是自己就放下thinkphp,下定决心再学一个,于是又从网上看了几个框架,综合比较了一 ...
- java阳历转农历
package com.reading.task; import java.text.ParseException;import java.text.SimpleDateFormat;import j ...
- swift3.0 创建经典界面的九宫图
网络上很多例子都是早期的 Object-C的效果,现在用到Swift3.0开发,故把网络上的例子翻译过来,达到基本的效果.可是现在这个还不算很满意,再下次继续进行优化 override func vi ...
- test20181021 快速排序
题意 对于100%的数据,\(n,m \leq 10^5\) 分析 考场上打挂了. 最大值就是后半部分和减前半部分和. 最小是就是奇偶相减. 方案数类似进出栈序,就是catalan数 线段树维护即可, ...
- Libusb学习
1.参考:http://www.cnblogs.com/Daniel-G/archive/2013/04/22/3036730.html https://baike.so.com/doc/506541 ...
- FastAdmin 中 的 layer js 使用 r.js 压缩出现的问题
FastAdmin 中 的 layer js 使用 r.js 压缩出现的问题 https://fly.layui.com/jie/2120/ layer是requirejs压缩文件r.js里面的关键字 ...