xgboost为什么对代价函数用二阶泰勒展开
因为这样做可以很清楚地理解整个目标，并且一步一步推导出如何进行树的学习。传统的GBDT大家可以理解如优化平法残差，但是这样一个形式包含可所有可以求导的目标函数。
也就是说有了这个形式，写出来的代码可以用来求解包括回归，分类和排序的各种问题，正式的推导可以使得机器学习的工具更加一般。
简答说一说吧：实际上使用二阶泰勒展开是为了xgboost能够【自定义loss function】，如果按照最小二乘法的损失函数直接推导，同样能够得到陈佬最终的推导式子：
二阶泰勒展开实际不是 最小二乘法，平方损失函数的二阶泰勒展开=最小二乘法。但陈佬为何想用二阶泰勒展开呢，猜是为了xgboost库的可扩展性，因为任何损失函数只要二阶可导即能【复用】陈佬所做的关于最小二乘法的任何推导。
而且泰勒的本质是尽量去模仿一个函数，猜二阶泰勒展开已经足以近似大量损失函数了，典型的还有基于分类的对数似然损失函数。嘿，这样同一套代码就能完成回归或者分类了，而不是每次都推导一番，重写训练代码。
扩展资料：
泰勒以微积分学中将函数展开成无穷级数的定理著称于世。这条定理大致可以叙述为：函数在一个点的邻域内的值可以用函数在该点的值及各阶导数值组成的无穷级数表示出来。
然而，在半个世纪里，数学家们并没有认识到泰勒定理的重大价值。这一重大价值是后来由拉格朗日发现的，他把这一定理刻画为微积分的基本定理。泰勒定理的严格证明是在定理诞生一个世纪之后，由柯西给出的。
泰勒定理开创了有限差分理论，使任何单变量函数都可展成幂级数；同时亦使泰勒成了有限差分理论的奠基者。泰勒于书中还讨论了微积分对一系列物理问题之应用。
其中以有关弦的横向振动之结果尤为重要。他透过求解方程导出了基本频率公式，开创了研究弦振问题之先河。此外，此书还包括了他于数学上之其他创造性工作，如论述常微分方程的奇异解，曲率问题之研究等。
参考资料来源：百度百科-代价函数
参考资料来源：百度百科-泰勒公式
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大神帮忙看下这张显卡是不是超公版 超公版有多少频率 谢谢
我说的你还不信，这个真是公版的，你直接百度GTX1060看一下1060公版的原始参数对比一下就知道，公版的GPU主频是1.5G+，Boost主频1.7G+，超公版的一般对默认主频和Boost主频略微提升一些，能达到1.6G+和1.8G+，具体数值视各显卡商自行而定。另外非公版的显卡在硬件ID这显示的都是自家的商标，而...
尤尼克斯拍子 杆上写的 ARCSABER FB FLASH BOOST 排头上面中间_百度知 ...
ARC FB的CH版，也就是大陆行货。如果是正品的话，标价是1760的。一般专卖店会打六到七折左右卖，成交价在一千一到一千二左右。
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readyboost到底能提升多快速度?
这个好像对闪存卡的读写速度有很高的要求（毕竟内存的读写速度是很快的），必须达到USB2.0，TF卡似乎是达不到吧！
请问市面上标称的G103或G105的独立显卡和HD4570独显哪个好些啊?_百度...
给你个独立显卡性能排名。2个都差不多的，高清都可以通过软件设置硬件解码。3D游戏都不怎么样，玩网络游戏够了。第一梯队：高端显卡 GeForce GTX 280M SLI Mobility Radeon HD 4870 X2 GeForce GTX 260M SLI GeForce 9800M GTX SLI GeForce GTX 280M GeForce 9800M GT SLI GeForce 9800M GTS SLI...
阿迪bounce和boost哪个走路舒服 bounce和boost对比
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笔记本电脑i3和i5有什么区别?
boost和AES指令（主要是AES加密解密，普通人用不太到）。和i3一样集成了GMA显示核心。除了661的显示核心为900MHz外，其余为733MHz，实际游戏性能普遍要差于HD3200（但跑测试软件强）。目前有i5 650，i5 660，i5 661，i5 670。4M三级缓存，主频为3.2，3.33，3.33和3.46G，Turbo boost分别为3.46...
boost软件正规吗
，在1998年由Beman G.Dawes发起倡议并建立。因此Boost软件正规的。Boost软件使用了许多现代“C++”编程技术，内容涵盖字符串处理、正则表达式、容器与数据结构、并发编程、函数式编程、泛型编程、设计模式实现等许多领域，极大地丰富了“C++”的功能和表现力，能够使C++软件开发更加简洁、优雅、灵活和高效。
turbo boost是什么
turbo boost是英特尔睿频加速技术。英特尔睿频加速技术是英特尔酷睿 i7\/i5 处理器的独有特性，也是英特尔新宣布的一项技术。这项技术可以理解为自动超频，当开启睿频加速之后，CPU会根据当前的任务量自动调整CPU主频，从而重任务时发挥最大的性能，轻任务时发挥最大节能优势。英特尔官方对此技术的解释如下： ...
贺服大黄： 考虑这个简化的操作:试想把树的深度设为2,那么gbdt里面的基学习器都是二分类决策树,然后自己在二维坐标系上画很多点,然后不停的用boosting的方法用二分类决策树去进行分类,不同的是,我们简化权重的计算方式,初始化权重都为1...
道外区14798126939： 下列对XGBOOST描述错误的是(). - 上学吧？
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道外区14798126939： 代价函数的全局最小值和局部最小值有什么区别 - ？
贺服大黄： 感觉问题说的不是很清楚....代价函数一般都是对错误做出惩罚的,一般前面还有一项你的原始的目标函数,从你的问题看,你应该是极小化问题,加上代价函数之后,可以理解为你的问题加上了一个限制(一般都是先验知识决定的),使得你的结果更加符合你的要求,比如由于犯不同的错,代价是不一样的,就可以引入代价函数.而且局部最小值肯定小于等于全局最小值,而且很有可能是没有竞争力的.但是他们都是一阶导数为0的点.
道外区14798126939： 如何对XGBoost模型进行参数调优 - ？
贺服大黄： XGBoost参数调优完全指南(附Python代码)译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里完整代码对照参考.另外,我自己跟着教程做的时候,发现我的库无法解析字符串类型的特征,所以只用其中一部分特征做的,具体数值跟...
道外区14798126939： 加权马尔科夫链是什么原理? - ？
贺服大黄： 由于每个时段的股票价格序列是一列相依的随机变量,各阶自相关系数刻画了各种滞时(各个时段)的股票价格之间的相关关系的强弱.因此,可考虑先分别依其前面若干时段的股票价格(对应的状态)对该时间段股票价格的状态进行预测,然后,按前面各时段与该时段相依关系的强弱加权求和来进行预测和综合分析,即可以达到充分、合理地利用历史数据进行预测的目的,而且经这样分析之后确定的投资策略也应该是更加合理的.这就是加权马尔可夫链预测的基本思想.
道外区14798126939： python xgboost怎么预测 - ？
贺服大黄： 1、下载python安装包https://www.python.org/ftp/python/3.5.1/python-3.5.1-amd64.exe 当然,你也可以根据你的需要下载不同版本的python. 2、双击安装程序python-X.X.X.msi 3、选择Install for all users
