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| 腼腆的眼镜 · · 6 天前 2018年10月23日 ... 2 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，;... |
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| 腼腆的眼镜 · · 6 天前 2016年5月30日 ... GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁，能有效的应用到分类、回归、排序问题，虽然使用起来不难，但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。 |
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| 腼腆的眼镜 · · 6 天前 2024年11月1日 ... 12_Adaboost_GBDT_XGBoost算法原理1 · 总的来说，AdaBoost和GBDT都是通过组合多个弱学习器来构建强学习器，但GBDT更注重于最小化残差或梯度，而AdaBoost则是;... |
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| 腼腆的眼镜 · · 6 天前 2019年7月7日 ... 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种强大的机器学习算法，尤其在分类任务中表现优秀。该算法是集成学习方法的一种，通过组合多个;... |
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