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CatBoost的主要算法原理可以参照以下两篇论文：AnnaVeronikaDorogush,AndreyGulin,GlebGusev,NikitaKazeev,LiudmilaOstroumovaProkhorenkova,AleksandrVorobev"Fightingbiaseswithdynamicboosting".arXiv:1706.09516,2017
Adaboost（续）XGBoost参考LightGBMCatBoostAdaboost（续）https://mp.weixin.qq/s/Joz2FpGgBY0tC8lpoFz8MwAdaBoost元算法如何提高分类性能...
CatBoost与XGBoost1、训练时间更短，不需要对分类变量进行预处理。2、通过执行有序地增强操作，可以更好地处理过度拟合，尤其体现在小数据集上。通过FashionMNIST图像分类（分类）、预测纽约出租车的票价（回归）训练结果表明：从训练时间和结果准确度上，三者排名：LightGBM>CatBoost>XGBoost
这篇文章的起源是上周给同事讲解XGBoost原理+白板手推公式，结果差点翻车，发现有些地方理解还是不够深入，于是又花了一周时间把之前啃过的所有资料和笔记仔细梳理一遍，又想起自己的知乎专栏已经快一年没更新了，…
对于GBDT,很多的文章或讲解都在说"拟合残差","拟合梯度",但是就不提为什么拟合残差,为什么拟合梯度可行.这里也按照GBDT的那篇文章,整理了一下整个思考过程,为什么会去拟合梯度,以及是如何推导出拟合残差的.这里主要看了几篇论文Classificationand1
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对于不同的Lossfunction，叶子节点的值也不一样。.XGBoost的分则准则，叶节点的值是由损失函数推导出来的，其他还是在这个框架中，当然XGBoost在生成树的过程中还有许多优化，比如最佳点选取WeightQuantileSketch算法。.对于算法的第5步.是一个Linesearch的...
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