以xgboost为代表的回归树在推导时遵循统一的模式。
1. 确定loss函数，要包含误差，要限制叶结点个数，要对叶结点的预测值做正则。
2. 根据loss最小选择，把叶结点的预测值定下来。这一步很重要，因为确定了y_hat才可以算loss。
3. 尝试不同的分割点，找到loss最小的分割方式。
各大算法都是在绞尽脑汁优化第3步的效率。

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#新书速递##牛津通识读本##现代拉丁美洲文学#

20世纪60年代，博尔赫斯、加西亚•马尔克斯等一批拉丁美洲作家开始在世界范围内受到热捧，但很少有人知道滋养这些作家的文学传统。《现代拉丁美洲文学》从18世纪晚期论至现今，展开了一系列广泛的文学主题，成功地弥补了这一缺憾。拉丁美洲文学在政治危机时刻，如独立战争、美西战争、墨西哥革命和古巴革命中意识到了自己对于整个拉丁美洲及全世界的文学使命。在这样的叙述框架下，安德烈斯•贝略、何塞•玛利亚•埃雷迪亚、博尔赫斯、加西亚•马尔克斯、费尔南多•巴列霍、波拉尼奥等作家及其作品也得到了充分的分析和讨论。

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