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机器学习算法进阶——提升、XGBoost

提升、XGBoost理论、实践

  • 手写理论
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    • 提升算法
    • 提升算法推导
    • 提升算法GBDT
    • GBDT总结
  • XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）
    • 目标函数计算
    • XGBoost小结
  • Adaboost
    • Adaboost
    • Adaboost总结

手写理论

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提升

提升的概念：
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提升算法

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提升算法推导

机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第9张图片【梯度近似】
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提升算法GBDT

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【梯度提升决策树】
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【GBDT】
机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第13张图片【参数设置和正则化】
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【衰减因子、降采样】
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GBDT总结

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XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

【使用二阶导信息】
机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第17张图片【决策树的描述】
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【正则项的定义】
机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第19张图片

目标函数计算

机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第20张图片【继续化简】
机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第21张图片举例：
机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第22张图片【构造决策树的结构】
机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第23张图片机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第24张图片

XGBoost小结

机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第25张图片

Adaboost

【boosting的思想】
机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第26张图片

Adaboost

机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第27张图片
对于m = 1,2,…,M
机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第28张图片机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第29张图片机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第30张图片

Adaboost总结

机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第31张图片附：偏差与方差
机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第32张图片机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第33张图片机器学习算法进阶——提升、XGBoost_第34张图片

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