XGBOOST算法原理及应用介绍.pdf

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书资料大小：1.48M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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XGBoost算法原理介绍单位：风险管理部建模中心主讲人：彭相武 XGBoost算法原理介绍 pengxiangwu@foxmail.com 2017/12/21

目录一为什么组合？二预备知识三参数空间到函数空间四 XGBoost原理 XGBoost算法原理介绍 pengxiangwu@foxmail.com 2017/12/21

一、为什么组合？【例1】如果某人欲竞选当地领导，假定该地有49%的人不支持他，那么随机问一个人，都有49%的可能不选他（假定该地选民总数很大，这样每问一个人就近似地相当于一个伯努利（Bernoulli）试验，相应的概率p=0.49）。如果从该地随机选择1000人来投票，按照简单多数当选原则，那么他不被选上的概率是多少，即1000人中有超过半数的人（至少501人）不选他的概率是多少？ XGBoost算法原理介绍 pengxiangwu@foxmail.com 2017/12/21

一、为什么组合？【例1】如果某人欲竞选当地领导，假定该地有49%的人不支持他，那么随机问一个人，都有49%的可能不选他（假定该地选民总数很大，这样每问一个人就近似地相当于一个伯努利（Bernoulli）试验，相应的概率p=0.49）。如果从该地随机选择1000人来投票，按照简单多数当选原则，那么他不被选上的概率是多少，即1000人中有超过半数的人（至少501人）不选他的概率是多少？ 0.2532 XGBoost算法原理介绍 pengxiangwu@foxmail.com 2017/12/21

一、为什么组合？下图给出了在个体数目为n时（个体是随机选择的，在总体中可近似为放回抽样），个体做某个决策时的概率p1（横坐标）与个体数目为n的群体按照少数服从多数的投票原则做出该项决策的概率p2（纵坐标）之间关系的曲线图。 XGBoost算法原理介绍 pengxiangwu@foxmail.com 2017/12/21

一、为什么组合？下图给出了在个体数目为n时（个体是随机选择的，在总体中可近似为放回抽样），个体做某个决策时的概率p1（横坐标）与个体数目为n的群体按照少数服从多数的投票原则做出该项决策的概率p2（纵坐标）之间关系的曲线图。个体决策概率p1小于50%时，样本量越大，群体决策概率相对于个体决策概率 p1越小，越接近于0；而个体决策概率 p1大于50%时，则有相反的结论！ XGBoost算法原理介绍 pengxiangwu@foxmail.com 2017/12/21

二、预备知识泰勒公式定义：泰勒（Taylor）公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的的公式。——互动百科基本形式：一阶泰勒展开：二阶泰勒展开： XGBoost算法原理介绍 pengxiangwu@foxmail.com 2017/12/21

二、预备知识泰勒公式定义：泰勒（Taylor）公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的的公式。——互动百科基本形式：一阶泰勒展开：二阶泰勒展开：迭代形式：假设，将函数在进行泰勒展开如下： XGBoost算法原理介绍 pengxiangwu@foxmail.com 2017/12/21

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