那么回到boosting中，我们已知 ，下一步的偏移量就应该是 这不是简单的导数，而是一个泛函。尽管如此，我们可以直接把它当做导数，在已知 的表达式的情况下很容易计算。 我们拿回归. Boosting 是一种将弱分类器转化为强分类器的方法统称，而adaboost是其中的一种，采用了exponential loss function（其实就是用指数的权重），根据不同的loss function还可以有其他算. Xgboost全名：extreme gradient boosting，极端梯度提升树。 xgboost对gbdt进行了优化和扩展，增加了损失函数的二阶导数信息，并添加了正则化项，并且做了一些工程实现上的优化措施。 3.2 目标.
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Bagging/boosting强调 抽取数据的策略.两者都采取随机有放回取样 (random sampling with replacement)的方式抽取数据,不同的是.
