XGBoost 优化思路・公式推导・案例演示 | 训练损失 & 模型复杂度

XGBoost 优化思路・公式推导・案例演示 | 训练损失 & 模型复杂度 | 机器学习 + 集成学习

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课程简介

从基础原理拆解入手，深入讲解其相比传统 GBDT 的优化逻辑，再一步步推导关键公式，把知识点讲透，帮你彻底理解 XGBoost 的底层逻辑。

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1/1 XGBoost 优化思路、公式推导及案例演示

XGBoost（Extreme Gradient Boosting）2014 年由陈天奇开发，旨在对传统梯度提升算法（GBDT）进行高效实现和优化。2015 年，XGBoost 在 Kaggle 竞赛中表现卓越，多个冠军队伍使用了 XGBoost，横扫众多榜单。凭借卓越的性能和广泛的适用性，XGBoost 很快成为竞赛和工业界的标配算法，被广泛应用于金融风控、推荐系统、广告点击率预测、科研建模等领... 查看完整内容