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. [转] oracle 监听

    oracle 监听 启动监听:lsnrctl start 查看监听:lsnrctl status 停止监听:lsnrctl stop 1.oracle 数据服务器包括:实例进程和数据库: 实例进程包括 ...

  2. HDU-4035-概率dp-期望-公式化简

    Maze Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65768/65768 K (Java/Others)Total Submis ...

  3. vue: register and import

    components/header-nav/menu-nav.vue <template> <div> menu nav </div> </template& ...

  4. VMware 虚拟机快照、克隆、磁盘扩容

    1. 快照 快照是虚拟机某个时间点上完整系统的镜像,可以在虚拟机内部通过快照文件恢复系统到之前的节点. 拍摄快照: 恢复快照: 2. 克隆 克隆是原始虚拟机全部状态的一个拷贝,是脱离原始虚拟机独立存在 ...

  5. HDU 3973 AC's String 字符串哈希

    HDU 3973 通过哈希函数将一个字符串转化为一个整数,通过特定的方式可以使得这个哈希值几乎没有冲突(这就是关键之处,几乎没有视为没有= =!, 其实也可以考虑实现哈希冲突时的处理,只是这道题没必要 ...

  6. postgres 使用存储过程批量插入数据

    參考资料(pl/pgsql 官方文档): http://www.postgresql.org/docs/9.3/static/plpgsql.html create or replace functi ...

  7. TCP/IP详解与OSI七层模型

    TCP/IP协议 包含了一系列构成互联网基础的网络协议,是Internet的核心协议.基于TCP/IP的参考模型将协议分成四个层次,它们分别是链路层.网络层.传输层和应用层.下图表示TCP/IP模型与 ...

  8. Jmeter执行Java请求

    Jmeter执行Java请求(QQ交流群:577439379) 一.打开Eclipse,创建一个Java工程 二.拷贝jmeter所依赖的jar包 将jmeter中,\lib\ext目录下的Apach ...

  9. C# Async&Await

    在async和await之前我们用Task来实现异步任务是这样做的: static Task<string> GetBaiduHtmlTAP() { //创建一个异步Task对象,内部封装 ...

  10. 【linux】less &&more

    命令 :         less [文件名]                                                                              ...