//转自 《XGBoost 与 Boosted Tree | 我爱计算机》 1. 前言应 @龙星镖局 兄邀请写这篇文章。作为一个非常有效的机器学习方法，Boosted Tree是数据挖掘和机器学习中最常用的算法之一。因为它效果好，对于输入要求不敏感，往往是从统计学家到数据科学家必备的工具之一，它同时 ...
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2017-01-20 15:54:10
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1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT 地址和xgboost导读和实战 地址，希望对xgboost原理进行深入理解。 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost，不得不说gbdt。了解gbdt可以看我这篇文章 地址，gb ...
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2016-12-30 21:01:41
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ImportError: No module named xgboost 解决办法： 如果已经完成了一下步骤： 请尝试在当前目录下继续执行： 更多细节见： http://stackoverflow.com/questions/40747738/importerror-no-module-named- ...
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2016-12-12 02:12:04
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XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）：http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 【以下转自知乎】 https://www.zhihu.com/question/4 ...
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2016-12-02 18:40:13
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gbdt（又称Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多个决策树组成。它最早见于yahoo，后被广泛应用在搜索排序、点击率预估上。 xgboost是陈天奇大牛新开发的Boostin ...
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2016-10-10 20:42:34
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xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法，效率高，并且可以进行并行化运算； 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分，从而表明每个特征对模型训练的重要性， 调用的源码就不准备详述，本文主要侧重的是计算的原理，函数get_fscore源码如下， 源码来自安装包：xgboost/python-pa ...
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2016-10-03 19:11:50
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由于最近要经常用到XGBOOST的包，不免对相关的GBDT的原理又重新学习了一遍， 发现其中在考虑损失函数的时候，是以对数log进行度量的，囿于误差平方和函数的印象 那么为什么是对数呢？可能是下面的原因： 【通俗的解释】 对数损失是用于最大似然估计的。一组参数在一堆数据下的似然值，等于每一条数据的概 ...
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2016-09-30 00:53:41
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xgboost入门非常经典的材料，虽然读起来比较吃力，但是会有很大的帮助： 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原 ...
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2016-09-26 15:59:45
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How to Configure the Gradient Boosting Algorithm by Jason Brownlee on September 12, 2016 in XGBoost 0 0 0 0 0 0 0 0 Gradient boosting is one of the mo ...
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2016-09-14 00:23:30
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A Gentle Introduction to the Gradient Boosting Algorithm for Machine Learning by Jason Brownlee on September 9, 2016 in XGBoost 0 0 0 0 0 0 0 0 Gradie ...
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2016-09-14 00:21:30
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