XGboost论文

Boosting boosting一句话理解:三个臭皮匠,顶个诸葛亮。 在计算机学习理论里,强可学习和弱可学习是等价的。 弱可学习模型转化为强可学习模型方法:前向分布加法模型。 最简单前向分布加法模型

分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包

XGBoost is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexi

讲述XGBoost和LightGBM算法的本质区别,和优缺点。

说明如何在windows下安装xgboost python版,以及提供安装源码

在windows安装xgboost,本人亲测,有用。

Treeboostingisahighlyeectiveandwidelyusedmachinelearningmethod.Inthispaper,wedescribeascalableendto

陈天奇博士xgboost讲义

XGBoost 算法 说到 XGBoost 不得不提 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 因为 XGBoost 本质上还是一个 GBDT但是力争把速度和效率发挥

xgboost 算法原理与实战 前言 xgboost 是大规模并行 boosted tree 的工具它是目前最快最好的开源 boosted tree 工具包 比常见的工具包快 10 倍以上在数据科学方