机器学习算法总结(四)——GBDT与XGBOOST
Boosting方法实际上是采用加法模型与前向分布算法。在上一篇提到的Adaboost算法也可以用加法模型和前向分布算法来表示。以决策树为基学习器的提升方法称为提升树（Boosting Tree）。对分类问题决策树是CART分类树，对回归问题决策树是CART回归树。 1、前向分布算法 ...
原文：机器学习算法GBDT的面试要点总结-上篇
.简介 gbdt全称梯度提升决策树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。gbdt的面试考核点，大致有下面几个: gbdt 的算法的流程 gbdt 如何选择 ...
2017-11-07 10:21 41 105799 推荐指数：
相关推荐
机器学习算法GBDT
http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuy ...
机器学习总结（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法，其实就是将多个弱学习器提升（boost）为一个强学习器的算法。其工作机制是通过一个弱学习算法，从初始训练集中训练出一个弱学习器，再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后 ...
机器学习技法-GBDT算法
课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看过别人的竞赛视频，知道GBDT这个算法应用十分广泛。林在第八讲，简单的介绍了AdaBoost，这一讲会更深入的从优化的角度看AdaBoost，然后引出GBDT算法，最后林对最近几讲 ...
机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？
授权，非商业转载请注明出处。 最近赞忽然多了起来，我猜是校招季来了吧。但如果面试官问 ...
机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些
首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree)，也可用线性分类器(gblinear)。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。xgboost相对于普通gbm的实现，可能具有以下的一些优势：1、显式 ...
机器学习算法岗面试与提问总结
一.写在前面 一个完整的机器学习工程师的面试过程主要有以下这些环节：自我介绍、项目介绍、算法推导和解释、数据结构与算法题（写代码）。 关于自我介绍，主要就是简单介绍下自己的教育背景，在校期间的研究方向和所做的项目以及在项目中所充当的角色等等，为之后的面试做个铺垫，让面试官从中捕捉点来 ...
机器学习常见算法个人总结（面试用）
By Kubi Code 朴素贝叶斯 参考[1] 事件A和B同时发生的概率为在A发生的情况下发生B或者在B发生的情况下发生AP(A∩B)=P(A)∗P(B|A)=P(B)∗P(A|B) ...