1.构造损失函数的目标函数

2.对目标函数进行泰勒展开

3.把样本遍历转换成叶子节点遍历，合并正则化惩罚项

4.求wj进行求导，使得当目标函数等于0时的wj的值

5.将求解得到的wj反导入方程中，解得最终的目标函数

6.对样本进行分割时，用分割前的目标函数的值-分割后左右子树的目标函数的值，来划分得到最大的分割情况，以此来判断分割的界限

xgboost依据的是一种残差思想

以下是推导过程

实例说明

跟我学算法-xgboost(集成算法)基本原理推导的更多相关文章

  1. Xgboost集成算法

    集成算法思想: Xgboost基本原理: Xboost中是一个树(函数)接着一个树(函数)往里加,每加一个树都希望整体表达效果更好一些,即:目标函数逐步减小. 每加入一个函数,使目标函数逐渐减小,整体 ...

  2. 机器学习 - 算法 - Xgboost 数学原理推导

    工作原理 基于集成算法的多个树累加, 可以理解为是弱分类器的提升模型 公式表达 基本公式 目标函数 目标函数这里加入了损失函数计算 这里的公式是用的均方误差方式来计算 最优函数解 要对所有的样本的损失 ...

  3. 机器学习之——集成算法，随机森林，Bootsing，Adaboost,Staking，GBDT,XGboost

    集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ...

  4. 前向分步算法 && AdaBoost算法 && 提升树（GBDT）算法 && XGBoost算法

    1. 提升方法 提升(boosting)方法是一种常用的统计学方法,在分类问题中,它通过逐轮不断改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能 0x1: 提升方法的基本 ...

  5. 集成算法——Ensemble learning

    目的:让机器学习效果更好,单个不行,群殴啊! Bagging:训练多个分类器取平均 Boosting:从弱学习器开始加强,通过加权来进行训练 (加入一棵树,比原来要强) Stacking:聚合多个分类 ...

  6. 一小部分机器学习算法小结: 优化算法、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成算法、Word2Vec等

    优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx ...

  7. 机器学习 - 算法 - 集成算法 - 分类 ( Bagging , Boosting , Stacking) 原理概述

    Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bo ...

  8. 一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法

    一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分 ...

  9. 一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法

    一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简 ...

随机推荐

  1. 矩阵快速幂——POJ3070

    矩阵快速幂和普通的快速幂差不多,只不过写起来比较麻烦一点,需要重载*运算符. 模板: struct mat { int m[maxn][maxn]; }unit; mat operator * (ma ...

  2. URAL 1136 Parliament (DFS)

    题意 输入一棵树的后缀表达式(按左-右-中顺序访问),这棵树的每一个结点的数值都比它的左子树结点的数值大,而比它的右子树结点的数值小,要求输出其按右-左-中顺序访问的表达式.所有的数都为正整数,而且不 ...

  3. 今天廷鹏师弟来的java建议

    如下一段获取数据代码的问题: public Serializable getById(Serializable id) throws BaseBusinessException {  if (id = ...

  4. 20181009-8 选题 Scrum立会报告+燃尽图 07

    Scrum立会报告+燃尽图(07)选题 此作业要求参见:https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2018fall/homework/2197 一.小组介绍 组长:刘莹莹 ...

  5. New Concept English Two 28 76

    $课文74  舞台之外 784. An ancient bus stopped by a dry river bed and a party of famous actors and actresse ...

  6. XMU 1246

    http://acm.xmu.edu.cn/JudgeOnline/problem.php?id=1246 求区间内素数个数,经典问题,区间长度10^6,数的取值最多能到10^12(此题范围稍小) 用 ...

  7. iOS-----使用AddressBook管理联系人

    使用AddressBook管理联系人 iPhone手机通常都是自带的Contacts应用,包括所有联系人的性(last name).名(first name).电话.E-mail地址.住址.生日等各种 ...

  8. (转)性能分析之-- JAVA Thread Dump 分析综述

    原文链接:http://blog.csdn.net/rachel_luo/article/details/8920596 最近在做性能测试,需要对线程堆栈进行分析,在网上收集了一些资料,学习完后,将相 ...

  9. sql语句学习（第二季

    union操作符 -- 4.查询平均成绩小于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩 -- (包括有成绩的和无成绩的) 两个表联查的时候,有时候一个表在另一个表没有数据,即使使用了join,还是nu ...

  10. 根据tomcat的日志判断web的发布路径以及服务路径

    [ContainerBackgroundProcessor[StandardEngine[Catalina]]] org.apache.catalina.startup.HostConfig.unde ...