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GBDT 算法原理简介 wepon wepon@pku.edu.cn 2017年7月14日 内容 • 泰勒公式 • 最优化方法 • 梯度下降法（Gradient descend method） • 牛顿法（Newton’s method) • 从参数空间到函数空间 • 从Gradient descend 到 Gradient boosting • 从Newton’s method 到 Newton Boosting • Gradient Boosting Tree 算法原理 • Newton Boosting Tree 算法原理：详解 XGBoost • 更高效的工具包 LightGBM • 参考文献 泰勒公式 • 定义：泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值 的公式。局部有效性 泰勒公式 • 定义：泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值 的公式。局部有效性 ∞ ( 0 • 基本形式： () = − 0 ! =0 ′ ) () ≈ ( ) + ( )( − • 一阶泰勒展开： 0 0 0 2 ′ ′′ − 0 () ≈ ( ) + ( )( − ) + ( ) • 二阶泰勒展开： 0 0 0 0 2 泰勒公式 • 定义：泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值 的公式。局部有效性 ∞ ( 0 • 基本形式： () = − 0 ! =0 ′ ) () ≈ ( ) + ( )( − • 一阶泰勒展开： 0 0 0 2 ′ ′′ − 0