Boosting算法的前世今生(上篇)

2021-03-06 Kaggle實戰機器學習

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Boosting算法的前世今生（上篇）

目錄

1. 引言2. AdaBoost2.1 AdaBoost算法框架2.2 思考3. 梯度提升樹算法（GBDT/GBRT）3.1 梯度提升樹算法框架3.2 思考：3.3 GBDT 常用損失函數3.3.1 分類算法3.3.2 回歸算法3.4 梯度提升樹的正則化4. 關注AIKaggle5. 讚賞Kaggle實戰機器學習

本系列文章將會梳理Boosting算法的發展，從Boosting算法入手，介紹Adaboost，GBDT/GBRT算法，XGBoost算法，LightGBM算法，CATBoost算法，Thunder GBM算法等，介紹Boosting算法族的原理，框架，推導等，本文 - Boosting算法的前世今生（上篇）將介紹AdaBoost算法和梯度提升樹算法，下篇將會詳細介紹XGBoost算法，LightGBM算法，CATBoost算法，Thunder GBM算法等，也可關注公眾號：AIKaggle，獲取算法動態。

1. 引言

. AdaBoost

2.1 AdaBoost算法框架

2.2 思考

3. 梯度提升樹算法

3.1 梯度提升樹算法框架

3.2 思考：

3.3 常用損失函數3.3.1 分類算法

3.3.2 回歸算法

3.4 梯度提升樹的正則化

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