发简信
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XGBoost详解Prerequisite: CART回归树 CART回归树是假设树为二叉树，通过不断将特征进行分裂。比如当前树结点是基于第j个特征值进行分裂的，设该特征值小于s的样本划分为左...
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既然是constant，说明对于优化目标没有影响，有没有它都无关紧要
xgboost的原理没你想像的那么难
xgboost 已然火爆机器学习圈，相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部，进而理解参数的含义，根据需...
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回答一下课后习题
：不需要标准化。因为决策树中的切分依据，信息增益、信息增益比、Gini指数都是基于概率得到的，和值的大小没有关系。另外同属概率模型的朴素贝叶斯，隐马尔科夫也不需要标准化。
机器学习面试之归一化与标准化
在机器学习的面试中，数据是否需要归一化和标准化是个常见问题。之所以常见，是因为它有很多暗坑，每个暗坑都可以考察应聘者机器学习基础是否扎实。 1、先说是什么，再说为什么 归一化...
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请问一下，加正则化项是否也是在弱化参数的可能分布，降低了学习能力，从而增大了偏差呢？
机器学习面试之偏差方差
在机器学习的面试中，能不能讲清楚偏差方差，经常被用来考察面试者的理论基础。偏差方差看似很简单，但真要彻底地说明白，却有一定难度。比如，为什么KNN算法在增大k时，偏差会变大，...
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哔哩哔哩：李文举说
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就是w*_j，第j个叶子的score
xgboost的原理没你想像的那么难
xgboost 已然火爆机器学习圈，相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部，进而理解参数的含义，根据需...
：不需要标准化。因为决策树中的切分依据，信息增益、信息增益比、Gini指数都是基于概率得到的，和值的大小没有关系。另外同属概率模型的朴素贝叶斯，隐马尔科夫也不需要标准化。
