本篇的思维导图：
XGBoost算法可以说是集成学习方法中的王牌算法。在著名的数据挖掘比赛平台Kaggle上，众多获胜者都使用了XGBoost算法，它在绝大多数回归问题和分类问题上的表现都十分不错。
XGBoost算法的核心思想
XGBoost算法在某种程度上可以说是GBDT算法的改良版，两者在本质上都是利用了Boosting算法中拟合残差的思想。下图所示为GBDT算法的核心思想小节讲解GBDT算法时提到的信用卡额度预测模型，其中初始决策树的预测结果不完全准确，会产生一些残差，因此会用新的决策树来拟合该残差，新的决策树又会产生新的残差，这时再构造新的决策树来拟合新的残差……如此迭代下去，直至符合预先设定的条件为止。
【阶段三】Python机器学习23篇：机器学习项目实战：XGBoost分类模型
news2024/11/16 8:35:18
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《码出高效：java开发手册》八 -单元测试
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这章内容主要是讲单测，单元就是指一个程序分的最小单位，一般是类或者方法，在面向对象编程里，一般就是认为方法是最小单位，单测是程序功能的基本保障，在软件上线前非常重要的一环
正文
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C进阶：自定义类型：结构体、枚举、联合体
自定义类型：结构体、枚举、联合体自定义类型：结构体、枚举、联合体结构体结构的定义：结构体的声明：特殊的声明(匿名)结构体的自引用：结构体变量的定义和初始化结构体内存对齐为什么要有内存对齐修改默认对齐数结构体传…
李宏毅ML-自动调整学习速率
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