機器學習算法總結(四)——GBDT與XGBOOST
Boosting方法實際上是采用加法模型與前向分布算法。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來表示。以決策樹為基學習器的提升方法稱為提升樹（Boosting Tree）。對分類問題決策樹是CART分類樹，對回歸問題決策樹是CART回歸樹。 1、前向分布算法 ...
原文：機器學習算法GBDT的面試要點總結-上篇
.簡介 gbdt全稱梯度提升決策樹，在傳統機器學習算法里面是對真實分布擬合的最好的幾種算法之一，在前幾年深度學習還沒有大行其道之前，gbdt在各種競賽是大放異彩。原因大概有幾個，一是效果確實挺不錯。二是即可以用於分類也可以用於回歸。三是可以篩選特征。這三點實在是太吸引人了，導致在面試的時候大家也非常喜歡問這個算法。gbdt的面試考核點，大致有下面幾個: gbdt 的算法的流程 gbdt 如何選擇 ...
2017-11-07 10:21 41 105799 推薦指數：
相關推薦
機器學習算法GBDT
http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuy ...
機器學習總結（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一種常用的統計學習方法，其實就是將多個弱學習器提升（boost）為一個強學習器的算法。其工作機制是通過一個弱學習算法，從初始訓練集中訓練出一個弱學習器，再根據弱學習器的表現對訓練樣本分布進行調整，使得先前弱學習器做錯的訓練樣本在后續受到更多的關注，然后基於調整后 ...
機器學習技法-GBDT算法
課程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看過別人的競賽視頻，知道GBDT這個算法應用十分廣泛。林在第八講，簡單的介紹了AdaBoost，這一講會更深入的從優化的角度看AdaBoost，然后引出GBDT算法，最后林對最近幾講 ...
機器學習算法中GBDT和XGBOOST的區別有哪些？
授權，非商業轉載請注明出處。 最近贊忽然多了起來，我猜是校招季來了吧。但如果面試官問 ...
機器學習算法中GBDT和XGBOOST的區別有哪些
首先xgboost是Gradient Boosting的一種高效系統實現，並不是一種單一算法。xgboost里面的基學習器除了用tree(gbtree)，也可用線性分類器(gblinear)。而GBDT則特指梯度提升決策樹算法。xgboost相對於普通gbm的實現，可能具有以下的一些優勢：1、顯式 ...
機器學習算法崗面試與提問總結
一.寫在前面 一個完整的機器學習工程師的面試過程主要有以下這些環節：自我介紹、項目介紹、算法推導和解釋、數據結構與算法題（寫代碼）。 關於自我介紹，主要就是簡單介紹下自己的教育背景，在校期間的研究方向和所做的項目以及在項目中所充當的角色等等，為之后的面試做個鋪墊，讓面試官從中捕捉點來 ...
機器學習常見算法個人總結（面試用）
By Kubi Code 朴素貝葉斯 參考[1] 事件A和B同時發生的概率為在A發生的情況下發生B或者在B發生的情況下發生AP(A∩B)=P(A)∗P(B|A)=P(B)∗P(A|B) ...