基本信息
文件名称：机器学习方法与实践 课件 XGBoost.pptx
文件大小：2.46 MB
总页数：19 页
更新时间：2026-03-05
总字数：约1.76千字
文档摘要
集成学习：极端梯度提升(XGBoost)EnsembleLearning:ExtremeGradientBoosting主讲：耿阳李敖计算机与信息技术学院视觉智能实验室（VisInt）BeijingJiaotongUniversity
集成学习的引入集成学习归属于机器学习，是一种「训练思路」，而非具体的算法或模型。集成学习会挑选一些简单的基础模型进行组合构成更强的模型，组合这些基础模型的思路主要有2种：bagging（bootstrapaggregating的缩写，也称作“套袋法”）Boosting基本概念
集成学习的引入XGBoost属于Boosting的方法。Boos