XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效、灵活且广泛应用的机器学习算法，属于的优化实现。它在分类、回归、排序等结构化/表格数据的预测任务中表现尤为出色。首先要明确一点，xgboost 是基于提升树的。什么是提升树，简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。GBDT顾名思义由两个部分组成，即梯度提升（Gradient Boosting）和决策树（Decision Tree），二者相互取长补短，得到更强的学习器。

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效、灵活且广泛应用的机器学习算法，属于的优化实现。它在分类、回归、排序等结构化/表格数据的预测任务中表现尤为出色。首先要明确一点，xgboost 是基于提升树的。什么是提升树，简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效、灵活且广泛应用的机器学习算法，属于的优化实现。它在分类、回归、排序等结构化/表格数据的预测任务中表现尤为出色。首先要明确一点，xgboost 是基于提升树的。什么是提升树，简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。GBDT顾名思义由两个部分组成，即梯度提升（Gradient Boosting）和决策树（Decision Tree），二者相互取长补短，得到更强的学习器。

NLP学习序章

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