Gradient Boosting (XGBoost) / Tăng cường Gradient

📖 Gradient Boosting (XGBoost)

Definition (English):

Gradient Boosting builds an ensemble of weak learners (typically decision trees) sequentially, where each new tree corrects errors made by previous ones. XGBoost (Extreme Gradient Boosting) adds regularization, parallel processing, and efficient handling of sparse data. XGBoost dominates structured/tabular data competitions (Kaggle) and is widely used in industry for ranking, fraud detection, and prediction tasks.

📖 Tăng cường Gradient

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Tăng cường Gradient xây dựng tập thể các học viên yếu (thường là cây quyết định) tuần tự, trong đó mỗi cây mới sửa lỗi của các cây trước. XGBoost (Extreme Gradient Boosting) thêm điều chuẩn, xử lý song song và xử lý hiệu quả dữ liệu thưa. XGBoost thống trị các cuộc thi dữ liệu có cấu trúc (Kaggle) và được sử dụng rộng rãi trong ngành cho xếp hạng, phát hiện gian lận và tác vụ dự đoán.

📂 Phân loại: Algorithms