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XGBoost论文阅读总结1.介绍XGBoost的可扩展性(scalability)归因于一些重要的系统优化和算法优化。这些优化包括：一种新的tree-learning算法(anoveltreelearningalgorithm)：用于处理稀疏数据(sparsedata)一种理论正确的加权分位数略图过程（atheoreticallyjustifiedweighted...
xgboost导读及论文理解X-gboost(Extreme-GradientBoosting)优化的分布式梯度提升算法，end-to-end不需要特征抽取。输入原始数据，就能输出目标结果。整篇论文技术实现分两个部分
论文：XGBoost:AScalableTreeBoostingSystem1.1决策树决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。学习过程通常包含3个步骤：特征选择(评估标准：信息增益，信息增益比，基尼指数，平方误差)决策树的生成算法(ID3,.5,CART)决策树的修剪(前剪枝earlystop,后剪枝相当于regularization)这里使用ID3
xgboost论文+PPT详解machinelearxgboostensemblelea所需积分/C币:50浏览量·162RAR1.95MB2018-11-2116:11:26上传身份认证购VIP最低享7折!立即下载低至0.18/天买1年送1年评论收藏xgboost是一种集成学习中非常厉害的算法，在kaggle...
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