1. 集成学习（Ensemble Learning）原理
2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging
3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）
4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost
5. 集成学习（Ensemble Learning）GBDT
6. 集成学习（Ensemble Learning）算法比较
1. AdaBoost Vs GBDT
- 相同
- AdaBoost和GBDT都是重复选择一个表现一般的模型并且每次基于先前模型的表现进行调整。
- 不同
- AdaBoost是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足。
- BDT是通过拟合梯度的残差来迭代的。
- GBDT是一个通用算法，可以使用更多种类的目标函数。
- Adaboost一般用于分类，GBDT一般用于回归
2. GBDT Vs XGBOOST
- 基分类器的选择：传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
- 二阶泰勒展开：传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，XGBoost工具支持自定义损失函数，只要函数可一阶和二阶求导。
- XGBoost在目标函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。
- 列抽样（column subsampling）：XGBoost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是XGBoost异于传统GBDT的一个特性。
- 缺失值处理：XGBoost考虑了训练数据为稀疏值的情况，可以为缺失值或者指定的值指定分支的默认方向，这能大大提升算法的效率，paper提到50倍。即对于特征的值有缺失的样本，XGBoost可以自动学习出它的分裂方向。
- XGBoost工具支持并行：Boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行的？注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行，XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第次迭代的损失函数里包含了前面次迭代的预测值）。XGBoost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block(块)结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。
3. GBDT和lightGBM
- xgboost采用的是level-wise的分裂策略，而lightGBM采用了leaf-wise的策略，区别是xgboost对每一层所有节点做无差别分裂，可能有些节点的增益非常小，对结果影响不大，但是xgboost也进行了分裂，带来了务必要的开销。 leaf-wise的做法是在当前所有叶子节点中选择分裂收益最大的节点进行分裂，如此递归进行，很明显leaf-wise这种做法容易过拟合，因为容易陷入比较高的深度中，因此需要对最大深度做限制，从而避免过拟合。
- lightgbm使用了基于histogram的决策树算法，这一点不同与xgboost中的 exact 算法，histogram算法在内存和计算代价上都有不小优势。直方图算法介绍https://blog.csdn.net/jasonwang_/article/details/80833001
- 直方图做差加速：一个子节点的直方图可以通过父节点的直方图减去兄弟节点的直方图得到，从而加速计算。
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