梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法，它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现，它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现，且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展，它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数（feature quantiles）和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
机器之心原创 作者：Yi Jin、Joni Chuang 参与：Panda 挪威科技大学 Didrik Nielsen 的硕士论文《使用 XGBoost 的树提升：为什么 XGBoost 能赢得「每一
花了几天时间粗略地看完了xgboost原论文和作者的slide讲解，仅仅是入门入门入门笔记。给我的感觉就是xgboost算法比较复杂，针对传统GBDT算法做了很多细节改进，包括损失函数、正则化、切分点查找算法优化、稀疏感知算法、并行化算法设计等等。本文主要介绍xgboost基本原理以及与传统gbdt算法对比总结，后续会基于python版本做了一些实战调参试验。想详细学习xgboost算法原理建议通读作者原始论文与slide讲解。
树模型可以说在机器学习的面试中，是面试官最喜欢问的一类问题，今天小编就带你一起回顾一下去年校招中我所经历的树模型相关的问题，这次带答案呦～～(答案是小编的理解，如果有遗漏的地方，欢迎大家在留言区指正，同时，如果有更多关于树模型的题目，也欢迎在留言区补充)
选自Nicolo Blog 作者：Nicolò Valigi 机器之心编译 参与：蒋思源 几个月前，TensorFlow 发布了梯度提升方法的调用接口，即 TensorFlow 提升树（TFBT）。不幸的是，描述该接口的论文并没有展示任何测试效果和基准的对比结果，所以 Nicolò Valigi 希望能对 TFBT 和 XGBoost 做一个简要的对比，并分析它们之间的性能差异。机器之心介绍了该测试与 TFBT 的原论文，且 TF 1.4 及以上的版本也可测试该提升树模型。 本文将先介绍 Nicolò Va
XGBoost作为一个非常常用的算法，我觉得很有必要了解一下它的来龙去脉，于是抽空找了一些资料，主要包括陈天奇大佬的论文以及演讲PPT，以及网络上的一些博客文章，今天在这里对这些知识点进行整理归纳，论文中的一些专业术语尽可能保留不翻译，但会在下面写出自己的理解与解释。
本文介绍了XGBoost算法在分布式计算中的源码实现，主要关注其在Linux操作系统中的cli命令和C++实现。通过阅读源码，我们可以了解到XGBoost在处理大规模数据时的效率和稳定性。
中国大约有1.2亿慢性肾病（CKD）患者。其中有一种最常见的肾病，它的病因尚不完全清楚，且其远期预后非常不理想。它就是 IgA 肾病（IgA nephropathy，IgAN），是全球范围内发病率最高的原发性肾小球疾病之一，在亚洲人群中发病率尤高。
论文 1：Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本文据此对XGBoost的原理做简单的介绍…
XGBoost 简介 在大数据竞赛中,XGBoost霸占了文本图像等领域外几乎80%以上的大数据竞赛.当然不仅是在竞赛圈,很多大公司也都将XGBoost作为核心模块使用,好奇的人肯定都很想揭开这个神奇
本文介绍了XGBoost在Windows 10和Ubuntu系统上的安装方法，包括通过pip安装和通过编译安装。同时，还针对可能遇到的问题提供了解决方案。
梯度提升是应用机器学习最强大的技术之一，因此很快成为最受欢迎的技术之一。 但是，如何为您的问题配置梯度提升？
尽管近年来神经网络复兴并大为流行，但提升算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。目前代表性的提升方法有 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 等，本文介绍一项新的开源工作，它构建了另一种基于 GPU 的极速梯度提升决策树和随机森林算法。
说明：本文是阅读XGBoost有关的论文和一些博客后的入门笔记。有什么不足之处还望大家多多赐教，欢迎交流，转载。
近期在对历史的机器学习文章进行了整理与归集，方便自己也方便他人学习知识，今天分享给大家的是一个近8万字的机器学习理论知识点文章汇集，主题为《machine learning knowledge》，这个系列的文章可以满足你对machine learning理论知识的学习~
文章内容可能会相对比较多，读者可以点击上方目录，直接阅读自己感兴趣的章节。
作为GBDT的高效实现，XGBoost是一个上限特别高的算法，因此在算法竞赛中比较受欢迎。简单来说，对比原算法GBDT，XGBoost主要从下面三个方面做了优化：
前面给大家介绍过kaggle竞赛的大杀器XGBoost算法，不记得的朋友可以回顾原文 集成学习经典算法之XGBoost。今天给大家介绍基于XGBoost算法的另外两个改进算法，LightGBM与CatBoost。下面是三种算法提出的具体时间轴。
从事数据挖掘相关工作的人肯定都知道XGBoost算法，这个曾经闪耀于数据挖掘竞赛的一代神器，是2016年由陈天齐大神所提出来的经典算法。本质上来讲，XGBoost算作是对GBDT算法的一种优化实现，但除了在集成算法理念层面的传承，具体设计细节其实还是有很大差别的。最近深入学习了一下，并简单探索了底层设计的数据结构，不禁感慨算法之精妙！聊作总结，以资后鉴！
今天（2023.1.9） arXiv.CV 上有7篇医学影像处理与识别相关论文。不过粗略看来，医学影像类的论文，很多都是直接使用已有模型（甚至都不是最先进的模型），加以应用就可以了。
【新智元导读】Papers with Code网站将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码联系起来。这个项目索引了大约5万篇论文和1万个GitHub库，你可以按标题关键词查询，也可以按流行程度、GitHub星星数排列“热门研究”，跟上ML社区流行的最新动态。
提升树是采用加法模型与前向分布算法进行提升的，是基于残差进行训练的。提升树分为回归树和二叉分类树，对于分类问题就是分类树(可以参考AdaBoost算法),对于回归问题就是回归树。至于为什么叫“提升”树？我的理解是因为是加法模型，相加进而为提升。
最近，一直被GBDT和XGBOOST烦恼，产生了如下的问题，由此产生了这篇文章。
广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强 (XGBoost) 算法的机器学习模型，可用于 P-SOC 空气电极的筛选。
这是个深度学习的时代，传统的机器学习算法仿佛已经失去了往日的光彩，你能随处听到卷积神经网络、循环神经网络以及其他各种net，偶尔听到的机器学习算法也是支持向量机，逻辑回归。今天给大家介绍一个自出生便统治数据科学界的王者——XGBoost算法，往期文章中我们分析过该算法的基本原理，本文让我们来看一下为什么XGBoost如此强大。
An effective self-supervised framework for learning expressive molecular global representations to drug discovery 论文摘要：
求解答的问题：Data这个部门如何啊？hr说老大是项亮。知道AILab好像特别出名。。。 面经如下（有点粗略，有些问题想不起来了。。。抱歉）： 在北邮人上直接投的简历，得到面试机会，由于人在天津+各种事情，面试时间推了三次。。。hr小姐姐脾气太好了，点赞 技术面两面+hr一面+hr电话直接谈入职时间 一面（视频）50min： 讲自己写的论文，20min，如何用的LDA，讲解多臂赌博机，从基本的到我用到的，再到改进，论文中最重要的参考文献面试官很懂。。。聊得很细 xgboost原理，推导，调参，（由于kagg
Stanford ML Group 最近在他们的论文中发表了一个新算法，其实现被称为 NGBoost。该算法利用自然梯度将不确定性估计引入到梯度增强中。本文试图了解这个新算法，并与其他流行的 boosting 算法 LightGBM 和 XGboost 进行比较，以了解它在实践中是如何工作的。
——以下是抛砖引玉。 观其大略，而后深入细节，一开始扎进公式反正我是觉得效率不高，还容易打消人的积极性。
初看Xgboost，翻了多篇博客发现关于xgboost原理的描述实在难以忍受，缺乏逻辑性，写一篇供讨论。 观其大略，而后深入细节，一开始扎进公式反正我是觉得效率不高，还容易打消人的积极性。 首先说下决策树 决策树是啥？ 举个例子，有一堆人，我让你分出男女，你依靠头发长短将人群分为两拨，长发的为“女”，短发为“男”，你是不是依靠一个指标“头发长短”将人群进行了划分，你就形成了一个简单的决策树，官方细节版本自行baidu或google 划分的依据是啥？ 这个时候，你肯定问，为什么用“头发长短”划分啊，我可
项目论文：https://mlsys.org/Conferences/doc/2018/196.pdf
事情的源头是这样的，某日我分享了一篇阿里机器学习工程师面试失败经历，其中提到了我回答关于Xgboost的部分，评论区的老哥就开始了灵魂拷问：“你真正看过Xgboost的原文吗？”哈哈哈，真让你猜中了，我这个菜逼还真没看过，所以当时答得自己像个憨比。
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！
全称：eXtreme Gradient Boosting 作者：陈天奇(华盛顿大学博士) 基础：GBDT 所属：boosting迭代型、树类算法。 适用范围：分类、回归 优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支 持自定义损失函数等等。 缺点：发布时间短（2014），工业领域应用较少，待检验
我对十五年前第一天工作的情况还记忆犹新。彼时我刚毕业，在一家全球投资银行做分析师。我打着领带，试图记住学到的每一件事。与此同时，在内心深处，我很怀疑自己是否可以胜任这份工作。感受到我的焦虑后，老板笑着说：
XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。
在使用xgboost方法调参时，对其中个别参数不是特别理解。故重新读了一遍原论文。
作者：Ji Feng、Yi-Xuan Xu、Yuan Jiang、Zhi-Hua Zhou
01 GBDT和XGBoost的原理介绍 02 GBDT和XGBoost的异同点分析 03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？ 04 GBDT的评估与调参思路 05 XGBoost的评估与调参思路 06 总结一下
XGBOOST：简单来说是集成了很多个基学习器（如Cart决策树）的模型。它是集成学习的串行方式（boosting）的一种经典实现，是广泛应用在工业、竞赛上的一大神器。
虽然已有有很多关于特征选择的方法，但大多数是基于传统机器学习算法，或者是选择特征用于训练传统机器学习算法。
，要求编程实现做到的时间复杂度最优。（其实就是Square Error下的回归树切分点计算，如何优化的问题）
这是一个故事，关于错误地解释机器学习模型的危险以及正确解释所带来的价值。如果你发现梯度提升或随机森林之类的集成树模型具有很稳定的准确率，但还是需要对其进行解释，那我希望你能从这篇文章有所收获。
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