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muse网站设计解决方案视频教程,成都信用体系建设网站,上海迪士尼乐园官网,最近发生的重大新闻目录 算法的核心思想 算法的系统实现 参考文献 修订日志 算法的核心思想 1、正则化的目标函数(Regularized Learning Objective) 解决传统梯度提升树（GBM）的模型太复杂、产生过拟合的问题，不使用最小化损失函数的技术路径。 创新点：在目标函数中加入一个正则化项（Regular…目录算法的核心思想算法的系统实现参考文献修订日志算法的核心思想1、正则化的目标函数(Regularized Learning Objective) 解决传统梯度提升树（GBM）的模型太复杂、产生过拟合的问题，不使用最小化损失函数的技术路径。 创新点：在目标函数中加入一个正则化项（Regularization Term）。 作用：保证模型在测得准的同时能保证较低的复杂度（比如叶子节点太多，或者叶子节点的权重太大）。2、二阶泰勒展开(Second-Order Approximation) 创新点：采用二阶泰勒展开。 作用：同时考虑“坡度”和“变化率”。3、加权分位数草图(Weighted Quantile Sketch) 在数据量巨大时，寻找“最佳分割点”比较困难，因此，采用前25%、50%、75%来选取候选点。在XGBoost中，样本带上了“权重”，有二阶导数决定，同时，传统计算法无法处理带权重的分位数。