机器学习（四）——XGBoost

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XGBoost

1.多个决策树的 集成

2.一个树一个树向里增加，同时每加一个树，需要保证效果是提升的
当要增加树的时候，会将前面的树当成一个整体，构造的树，使得之前当成整体的目标函数减小

集成学习

两者具体的区别：https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/72553282

Bagging 并行生成
Boosting 将弱分类器 提升为强分类器，串行生成

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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<font size="3" face="Courier New" color="#5f3c23"><b>JZY</b><br><br>研究生：东南大学电子学院<br>本科：南京理工大学电光学院</font>