<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>XGBoost on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/xgboost/</link><description>Recent content in XGBoost on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 31 Jan 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/xgboost/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>机器学习数学推导（十二）：XGBoost 与 LightGBM</title><link>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/12-xgboost%E4%B8%8Elightgbm/</link><pubDate>Sat, 31 Jan 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/12-xgboost%E4%B8%8Elightgbm/</guid><description>&lt;p>XGBoost 和 LightGBM 是表格数据领域的两大利器——从 Kaggle 排行榜到风控系统、广告排序和用户流失预测，背后几乎都有它们的身影。两者都基于梯度提升树（Gradient-Boosted Trees，见第 11 篇），但在工程设计上选择了截然不同的方向：&lt;/p></description></item></channel></rss>