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从GBDT到XGBoost的理论推导.rar

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简介：
本资源深入探讨了Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)算法，并详细介绍了其优化版本XGBoost的理论基础及推导过程。适合对机器学习模型优化感兴趣的读者研究学习。 一位大神编写的推导课件，详细介绍了GBDT到XGBoost的理论推导过程。此资源免费分享，欢迎下载使用。

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  • 从GBDT到XGBoost的理论推导.rar
    优质
    本资源深入探讨了Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)算法，并详细介绍了其优化版本XGBoost的理论基础及推导过程。适合对机器学习模型优化感兴趣的读者研究学习。 一位大神编写的推导课件，详细介绍了GBDT到XGBoost的理论推导过程。此资源免费分享，欢迎下载使用。
     
  • XGBoost和GBDT的差异分析
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    本文将深入探讨XGBoost与GBDT之间的区别，从算法特性、执行效率及模型表现等角度进行详细剖析。 GBDT 使用 CART 作为基分类器，并且 CART 使用 Gini 指数来选择特征。Gini 指数越小表示纯度越高。对于离散特征而言，CART 会依次将每个取值作为分割点计算 Gini 系数；而对于连续特征，则会依次选取两个相邻数值的中间值作为分割点，并把数据分为 S1 和 S2 两部分，然后计算该分割点处的 Gini 增益为这两部分方差之和。接下来，会选择具有最小 Gini 增益的那个分割点进行划分，并以此来评估特征的 Gini 系数。最终会选取拥有最低 Gini 指数的特征作为最优特征及对应的最优切分点。 Xgboost 则支持线性分类器，在此情况下相当于带 L1 和 L2 正则化项的逻辑回归模型。在优化过程中，GBDT 只利用了一阶导数信息；而 Xgboost 对代价函数进行了二阶泰勒展开，并同时使用了包括一阶和二阶在内的所有导数信息，这使得它具有更高的精度。 总的来说，Xgboost 通过增加对损失函数的二次项近似来提高模型准确性，在处理复杂数据时比 GBDT 更为高效。
     
  • GBDT与XGBoost算法解析
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    本篇文章将深入探讨GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和XGBoost两种机器学习算法的工作原理及差异，帮助读者理解它们在预测模型中的应用。 该文档详细介绍了机器学习算法中的GBDT和XGBoost两大重要工具。
     
  • RF GBDT XGBoost 面试必备整理1
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    本资料针对RF、GBDT和XGBoost算法进行了深入剖析与对比，旨在帮助面试者全面掌握相关知识，增强技术竞争力。 该算法在数据集上的表现良好，并且相较于其他算法具有明显的优势（训练速度快）。它能够处理高维度的数据，并无需进行特征选择，在完成训练后也易于实现并行化方法，从而提高效率。
     
  • GBDT实现比较：XGBoost、LightGBM、Catboost分析.ipynb
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    本Jupyter Notebook深入对比了三种流行的GBDT框架——XGBoost、LightGBM和CatBoost，在性能、速度及功能上的差异，提供详细的代码示例与实验结果。 GBDT实现：XGBoost、LightGBM、Catboost对比参考一篇在Kaggle上发布的内容。该文章详细比较了三种流行的梯度提升框架之间的差异，并提供了实用的指导建议，帮助读者选择最适合其需求的算法。
     
  • 卷积神经网络的反向传播_从直观理解到公式推导
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    本文深入浅出地介绍了卷积神经网络中反向传播的概念和原理，从直观角度帮助读者理解，并逐步引导进行数学公式的推导。适合希望深入了解CNN内部机制的学习者阅读。 这篇文档是我迄今为止见到的关于卷积神经网络内部机制写的最好的博文。
     
  • Graph SLAM教程：从推导到应用3（基于g2o的实现）
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    本教程为《Graph SLAM教程》系列第三部分，详细介绍如何使用g2o库实现Graph SLAM算法，并探讨其在机器人定位与地图构建中的实际应用。 Graph SLAM教程：从推导到应用3（g2o版程序），包含文档读取及后端优化。
     
  • 从傅里叶级数到傅里叶变换的详尽推导
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    本文详细探讨了从傅里叶级数到傅里叶变换的发展过程及其数学原理，适合对信号处理和频谱分析感兴趣的读者深入理解相关理论。 这是傅里叶系列推导的第一篇文章，详细记录了从傅里叶级数到傅里叶变换的整个过程，并且解释得非常清晰明了。文章最后还使用Matlab进行了验证，证明了推导完全正确，并提供了相应的Matlab代码。
     
  • 从Excel导入到Access
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    本教程介绍如何将Excel数据高效地导入至Microsoft Access中，涵盖准备工作、具体步骤及常见问题解决方法。 在IT领域，Excel与Access是两种广泛使用的工具，分别用于数据处理及数据库管理。Excel以其强大的表格计算能力和出色的数据可视化功能而著称；相比之下，Access提供了更高级别的数据存储与管理能力。 当我们需要将大量Excel中的数据整合到一个更为结构化的数据库中时，通过Excel导入Access便成为一个重要的操作步骤。下面详细讲解这一过程及其编程实现方法： 首先了解如何执行基本的Excel至Access的数据迁移： 1. **创建或打开Access数据库**：使用Microsoft Office Access应用程序来定义表结构、字段类型及关系。 2. **准备数据在Excel中的格式化工作**：确保列名与Access中对应的字段名称一致，并且数据符合Access所需的具体格式要求。 3. **手动导入过程**： 在Access软件内，通过“外部数据”选项卡下的“从文件”>“Microsoft Excel”，选择你想要迁移的Excel文档，并指定要读取的数据范围。确认后，这些信息会被转移至新的或现有的表中。 对于自动化处理大量数据的情况，则可考虑使用VBA（Visual Basic for Applications）编写脚本以实现程序化的导入功能。 在程序化操作示例代码impotDEMO文件里通常会包含以下步骤： 1. **建立与Access数据库的连接**：利用`ADODB.Connection`对象，并设置正确的路径和身份验证信息。 2. **读取Excel工作簿中的数据**：通过指定特定的工作表名称来打开并读取其中的数据。 3. **创建或更新目标Access表**： 如果目标表格不存在，可以使用VBA脚本自动创建它；如果存在，则需要先清空原有内容再进行新数据的导入。 4. **执行实际的数据迁移操作**：将Excel中的记录逐条插入到Access数据库中对应的目标表内。 5. **关闭连接释放资源**：完成所有操作后记得释放相关对象以避免内存泄露问题的发生。 通过这种方式，你可以根据具体需求自动化地实现从Excel向Access的大量数据导入工作。这对于处理大数据集和执行复杂的数据分析任务来说是非常有价值的技能。