1 傳統GBDT以CART作為基分類器，xgboost還支持線性分類器，這個時候xgboost相當于帶L1和L2正則化項的邏輯斯蒂回歸（分類問題）或者線性回歸（回歸問題）。

2 傳統GBDT在優化時只用到一階導數信息，xgboost則對代價函數進行了二階泰勒展開，同時用到了一階和二階導數。順便提一下，xgboost工具支持自定義代價函數，只要函數可一階和二階求導。

3 xgboost在代價函數里加入了正則項，用于控制模型的復雜度。正則項里包含了樹的葉子節點個數、每個葉子節點上輸出的score的L2模的平方和。從Bias-variance tradeoff角度來講，正則項降低了模型的variance，使學習出來的模型更加簡單，防止過擬合，這也是xgboost優于傳統GBDT的一個特性。(關于這個點，接下來詳細解釋)

4 Shrinkage（縮減），相當于學習速率（xgboost中的eta）。xgboost在進行完一次迭代后，會將葉子節點的權重乘上該系數，主要是為了削弱每棵樹的影響，讓后面有更大的學習空間。實際應用中，一般把eta設置得小一點，然后迭代次數設置得大一點。（補充：傳統GBDT的實現也有學習速率）

5 列抽樣（column subsampling）即特征抽樣。xgboost借鑒了隨機森林的做法，支持列抽樣，不僅能降低過擬合，還能減少計算，這也是xgboost異于傳統gbdt的一個特性。

6 對缺失值的處理。對于特征的值有缺失的樣本，xgboost可以自動學習出它的分裂方向。

7 xgboost工具支持并行。boosting不是一種串行的結構嗎?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進行下一次迭代的（第t次迭代的代價函數里包含了前面t-1次迭代的預測值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。

我們知道，決策樹的學習最耗時的一個步驟就是對特征的值進行排序（因為要確定最佳分割點），xgboost在訓練之前，預先對數據進行了排序，然后保存為block結構，后面的迭代中重復地使用這個結構，大大減小計算量。這個block結構也使得并行成為了可能，在進行節點的分裂時，需要計算每個特征的增益，最終選增益最大的那個特征去做分裂，那么各個特征的增益計算就可以開多線程進行。

可并行的近似直方圖算法。樹節點在進行分裂時，我們需要計算每個特征的每個分割點對應的增益，即用貪心法枚舉所有可能的分割點。當數據無法一次載入內存或者在分布式情況下，貪心算法效率就會變得很低，所以xgboost還提出了一種可并行的近似直方圖算法，用于高效地生成候選的分割點。

補充

xgboost/gbdt在調參時為什么樹的深度很少就能達到很高的精度？用xgboost/gbdt在在調參的時候把樹的最大深度調成6就有很高的精度了。但是用DecisionTree/RandomForest的時候需要把樹的深度調到15或更高。用RandomForest所需要的樹的深度和DecisionTree一樣我能理解，因為它是用bagging的方法把DecisionTree組合在一起，相當于做了多次DecisionTree一樣。但是xgboost/gbdt僅僅用梯度上升法就能用6個節點的深度達到很高的預測精度，使我驚訝到懷疑它是黑科技了。請問下xgboost/gbdt是怎么做到的？它的節點和一般的DecisionTree不同嗎？

這是一個非常好的問題，題主對各算法的學習非常細致透徹，問的問題也關系到這兩個算法的本質。這個問題其實并不是一個很簡單的問題，我嘗試用我淺薄的機器學習知識對這個問題進行回答。
?
一句話的解釋，來自周志華老師的機器學習教科書（ 機器學習-周志華）：Boosting主要關注降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相當弱的學習器構建出很強的集成；Bagging主要關注降低方差，因此它在不剪枝的決策樹、神經網絡等學習器上效用更為明顯。

隨機森林(random forest)和GBDT都是屬于集成學習（ensemble learning)的范疇。集成學習下有兩個重要的策略Bagging和Boosting。

Bagging算法是這樣做的：每個分類器都隨機從原樣本中做有放回的采樣，然后分別在這些采樣后的樣本上訓練分類器，然后再把這些分類器組合起來。簡單的多數投票一般就可以。其代表算法是隨機森林。Boosting的意思是這樣，他通過迭代地訓練一系列的分類器，每個分類器采用的樣本分布都和上一輪的學習結果有關。其代表算法是AdaBoost, GBDT。

其實就機器學習算法來說，其泛化誤差可以分解為兩部分，偏差（bias)和方差(variance)。這個可由下圖的式子導出（這里用到了概率論公式D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2）。偏差指的是算法的期望預測與真實預測之間的偏差程度，反應了模型本身的擬合能力；方差度量了同等大小的訓練集的變動導致學習性能的變化，刻畫了數據擾動所導致的影響。這個有點兒繞，不過你一定知道過擬合。

如下圖所示，當模型越復雜時，擬合的程度就越高，模型的訓練偏差就越小。但此時如果換一組數據可能模型的變化就會很大，即模型的方差很大。所以模型過于復雜的時候會導致過擬合。