xgboost 学习

xgboost 学习记录

xgboost 学习

主要学习方法B站UP-老弓的学习日记

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• 问：为什么不用梯度下降算法而是用前向传导
  答：因为阶越函数有关，他是二分类，要么是1要么-1，所以没办法求导

• 问：为什么会有泰勒展开这一步
  答：因为损失函数是不确定的，但是我们又想找到共同之处。（GBDT-一阶展开，XGBOOST-二阶展开）

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• 问：怎么分裂结点
  

• 问：怎么样算结束呢
  答：

• 问：有没有什么优化方法？
  答：

• shrinkage 是啥呢？
  答：

• 核外块运算
  答：

• 缓存优化
  答：