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大鹅专栏：大数据到机器学习

从大数据计算到机器学习，你需要了解这些。专注于Hadoop生态 Spark 机器学习深度学习

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XGBoost简单推导及理解

机器学习腾讯云 TI 平台决策树

XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting。作为一个非常有效的机器学习方法，Boosting 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，相对LR 的优势如不需要做特征的归一化，自动进行特征选择，模型可解释性较好，可以适应多种损失函数如 SquareLoss，LogLoss 等，往往是从统计学家到数据科学家必备的工具之一，它同时也是kaggle比赛冠军选手最常用的工具。最后，因为它的效果好，在计算速度和准确率上，较GBDT有明显的提升计算复杂度不高，也在工业界中有大量的应用。

2021-06-16

6710

从决策树到GBDT梯度提升决策树和XGBoost

决策树神经网络深度学习人工智能编程算法

决策树可以转换成if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分类的条件概率分布。决策树学习算法包括三部分：特征选择，数的生成和数的剪枝。最大优点: 可以自学习。在学习的过程中,不需要使用者了解过多背景知识,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够进行学习。显然,属于有监督学习。常用有一下三种算法：

2021-06-15

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