机器学习的方法ppt的简单介绍

XGBoost与GBDT(一)-几种最优化方法对比

gbdt和xgboost区别如下：传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。

总之，XGBoost不仅在算法实现上有所改进，还通过一系列优化策略，如二阶导数、正则化和并行化，使其在性能和效率上超越了GBDT。深入研究这些算法的原理和实践，无疑会提升你的机器学习理解和能力。

优化目标不同：GBDT每次迭代优化的目标是损失函数的梯度，而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同：GBDT没有学习率这个参数，而Xgboost有。

首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree（gbtree），也可用线性分类器（gblinear）。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。

Xgboost 是GB算法的高效实现，其中基分类器除了可以使CART也可以是线性分类器。

GBDT原理简介：GBDT中文名称为梯度提升决策树，使用CART回归树作为基学习器，是一种boosting算法，用于分类或者回归问题。GBDT通过不断学习前一个基学习器的残差做优化，最终得到结果。

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