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boosting算法都是将目标函数用泰勒展开，因为boosting算法目标函数是一个累加公式。阶数越高和原函数越接近，但是计算越复杂。gbdt用1阶（y-y'），相当于平方差求导，即拟合梯度；也可以说是拟合残差。 xgboost是用二阶泰勒，提高精度，同时为了避免过拟合增加了惩…

决策树模型基本思想与步骤3种典型算法优缺点RandomForestAdaboostGBDT

何为充分：使其原向量在新的基上的投影值方差最大。多维向量即用协方差。 根据损失函数去训练学习模型数学表达式里面的参数w。 如何训练：根据梯度下降优化算法来更新参数。 根据损失函数去训练学习模型数学表达式里面的参数θ。

线性回归中，用最小二乘法最小偏差进行无偏估计，因此理论上误差是白噪声，满足正态分布。而在给的x的情况下，y也是满足正态分布的。 1. 回归 2. 分类： 每一折数据（4折）训练一个模型，然后对valid（1折）预测，保存记录结果，一共有5份valid的预测结果。合并起来就是 n…

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多个变量共同成立时，该状态发生的概率。对多个变量进行遍历，得到概率分布情况 贝叶斯就是在先验已知的情况下，根据观测，求出似然，进而求出后验概率。 所以一定要先弄清谁是先验，要求什么。