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XGBoost面试级别回顾
<>介绍 Xgboost是GB算法的高效实现，xgboost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。 <>与GBDT不同之处 * xgboost在目标函数中显示的加上了正则化项，基学习为CART时，正则化项与树的叶子节点的数量T和叶子节点的值有关。 * G...
2019-03-07 20:07
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机器学习 GBDT+xgboost 决策树提升
目录 * xgboost <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/10276828.html#xgboost> * CART(Classify and Regression Tree) <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/102...
2019-01-16 14:30
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分享一个spark xgboost可运行的实例
背景知识：这两天公司想把xgboost模型做的件量预测移植到spark xgboost上，然后就开始了漫漫长路。踩了很多坑，然后把自己的目前可运行的一个demo放上来跟大家分享。 1.环境： idea linux系统 这里有个坑：如果不想去编译xgboost，通过maven引入的xgboost4j包只支持...
2018-09-19 19:40
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[机器学习 ]RandomForest、GBDT、XGBoost、lightGBM 原理与区别
RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。 根据基本学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即基本学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及基本...
2018-08-28 17:27
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GBDT、RF、SVM、XGBoost面试要点整理
对于经典机器学习算法，是所有从事相关工作者必须了解的，同时也是面试官经常提及的问题。下面我将与大家分享GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、RF（Random Forest）、SVM（Support Vector Machine）、XGBoost四种机器学习算法的面试考核点。...
2018-08-19 11:04
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决策树模型，XGBoost，LightGBM和CatBoost模型可视化
决策树模型，XGBoost，LightGBM和CatBoost模型可视化 安装 graphviz * 参考文档 http://graphviz.readthedocs.io/en/stable/manual.html#installation <http://graphviz.readthedocs.io/e...
2018-08-09 10:39
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RF、GBDT、XGBOOST常见面试算法整理
1、RF与GBDT之间的区别 相同点 * 都是由多棵树组成 * 最终的结果都是由对棵树一起决定 不同点 * 组成随机森林的数可是分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成 * 组成随机森林的数可是并行生成，而GBDT只能是串行生成 * 随机森林的结果是多棵树表决决定，而GBDT则是多棵树累加之和 ...
2018-07-09 10:19
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关于adaboost、GBDT、xgboost之间的区别与联系
AdaBoost:提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮的弱分类器的更大关注，于是，分类问题就被一系列的弱分类器“分而治之”。至于第二个问题，即弱分类器的组合，AdaBoost采取加权多数表决的方法。具体地，加大...
2018-07-03 10:04
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