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xgboost原理

1.序 距离上一次编辑将近10个月,幸得爱可可老师(微博)推荐,访问量陡增。最近毕业论文与xgboost相关,于是重新写一下这篇文章。 关于xgboost的原理网络上的资源很少,大多数还停留在应用层面,本文通过学习陈天奇博士的PPT、论文、一些网络资源,希望对xgboost原理进行深入理解。(笔者在最后的参考文献中会给出地址) 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost,不得不说gbdt,两者都是boosting方法(如图1所示),了解gbdt可以看我这篇文章地址。 图1 如果不考虑工程实现、解决问题上的一些差异,xgboost与gbdt比较大的不同就是目标函数的定义。 注:红色箭头指向的l即为损失函数;红色方框为正则项,包括L1、L2;红色圆圈为常数项。xgboost利用泰勒展开三项,做一个近似,我们可以很清晰地看到,最终的目标函数只依赖于每个数据点的在误差函数上的一阶导数和二阶导数。 3.原理 对于上面给出的目标函数,我们可以进一步化简 (1)定义树的复杂度 对于f的定义做一下细化,把树拆分成结构部分q和叶子权重部分w。下图是一个具体的例子。结构函数q把输入映射到叶子的...

pandas.read_csv

CSV文件是一个纯文本文件,最早用在简单的数据库里,其格式简单,具备很强的开放性,非常容易被导入各种PC表格及数据库,比如Excel表格等。 CSV文件中每行相当于一条记录(相当于数据表中的一行),用 “,”(半角逗号)分割每行的不同字段。 例: 1, 2 ,3,4 5, 6, 7, 8 对应Excel表格,CSV文件中的一行对应Excel的一行,CSV同一行中的半角逗号相当于Excel表格同一行分割不同单元格的竖线。 read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, ...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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