gbdt 第3页

机器学习算法实习面经（阿里一面+GrowingIO两面）

先是一个简单的自我介绍；1.然后介绍了项目的框架和主要创新点；2.说一下随机森林和Adaboost，以及区别3.说一下GBDT和Adaboost，以及区别4.你用到了LDA说一下LDA的原理5.对于PCA

李德洋·2023-10-29 00:21

【ML】cheatsheet

LR原理与面试题目DT,Adaboost,GBDT,xgboost原理细节与例子https://www.cnblogs.com/createMoMo/p/12635709.htmlxgboost挺详细的算法原理与例子

xzen·2023-10-25 02:10

spark-技术链接

GBDT原理及利用GBDT构造新的特征-Python实现https://blog.csdn.net/shine19930820/article/details/71713680https://github.com

felixanna·2023-10-24 18:30

机器学习的平台化发展趋势

例如在模型方面，经过实践检验过的模型基本还是LR和GBDT，以及这两者的一些变种和结合，例如FM、LR+GBDT等等；再例如在特征处理方面，常用的包括离散化、归一化、平滑等等。

musicml·2023-10-23 11:41

机器学习之GBT, since 2021-04-18

(2021.04.18Sun)GradientBoostingDecisionTree,GBT/GBDT梯度下降树通过加法模型(基函数的线性组合)，以及不断减小训练过程的残差来达到将数据分类或回归的算法

Mc杰夫·2023-10-22 18:51

集成学习入门与实战

阳云yy·2023-10-21 04:24

绝境逆生

1.过拟合的解决办法2.L1/L2正则化3.特征如何降维（pcalda）4.pca和lda的区别5.GBDT，XGBOOST，RF，对XGB参数的理解（LR,SVM,XGBOOST,这三个模型中哪个处理数据不平衡的

涛来涛去·2023-10-18 21:32

Boost-GBDT

GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，但是却和传统的Adaboost有很大的不同。回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。

zhouycoriginal·2023-10-18 14:47

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习——GBDT

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

GBDT+LR简介

文章目录一.GBDT+LR简介二.逻辑回归模型三.GBDT模型四.GBDT+LR模型一.GBDT+LR简介在协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐，忽视了用户自身特征，物品自身特征以及上下文信息等

LKID体·2023-10-18 06:12

机器学习算法的分类

1.按学习方式分类1）监督学习应用场景：分类、回归、排序常见算法：分类，Logistic回归/SVM/NN回归，线性回归排序，GBDT2）非监督学习应用场景：聚类、降维、关联规则的学习常见算法：聚类，K-Means

奔跑的何小鹿·2023-10-17 19:53

gbdt 回归特征重要性排序_GBDT算法原理及应用

一、GBDT算法原理GradientBoostingDecisionTree(GBDT)是梯度提升决策树。

weixin_39778003·2023-10-15 10:31

逻辑回归总结

将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）缺点9）gbdt

孙有涵·2023-10-13 19:22

全网最浅显易懂的GBDT(xgboost)算法原理深入剖析

梯度提升（Gradientboosting）是一种用于回归、分类和排序任务的技术，属于Boosting算法族的一部分。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习（ensemblelearning）的范畴。Boosting方法基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断要好。通俗地说，就是“三个臭皮匠顶个

ShallowLearner·2023-10-09 18:07

XGB算法梳理

算法原理XGB(extremegradientboosting)是GBDT的一种工业实现，也是通过不断增加新树，拟合伪残差去降低损失函数。

凌霄文强·2023-10-08 13:36

推荐系统（十四）多任务学习：阿里ESMM（完整空间多任务模型）

天泽28·2023-10-05 19:03

2021-04-19

了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务相关原理介绍与推荐线性回归模型决策树模型GBDT模型XGBoost模型LightGBM模型推荐教材代码示例读取数据线性回归&

4d2551dd443a·2023-10-05 17:13

机器学习面试之GBDT

（参考：https://www.cnblogs.com/ScorpioLu/p/8296994.html）（参考：https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html）（参考：https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51746402）一、集成学习方法（1）Bagging对训练样本重采样来

梦无音·2023-10-05 17:06

关于lightgbm处理category特征的理解

之前一直使用的集成回归树模型都是RF，Xgboost，GBDT这三个，其中RF是bagging思想，Xgboost和GBDT是boosting思想。

_从前从前_·2023-09-30 07:20

【机器学习】随机森林（Random Forest）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

随机森林步骤bootstrappeddataset:创建一个引导数据集根据引导数据集创建决策树，每一步用变量的一个随机子集（列的随机子集）创建不断重复上述两个过程bagging：bootstrapping+aggregateGBDT好处：决策树算法相比于其他的算法需要更少的特征工程，比如可以不用做特征标准化，可以很好的处理字段缺失的数据，也可以不用关心特征间是否相互依赖等。决策树能够自动组合多个特

小丫么小阿豪·2023-09-27 21:47

Adaboost,GBDT,Xgboost

两大流派，如果各个弱分类器之间没有依赖关系，可以各自并行，就属于Bagging流派，典型代表为随机深林；如果各个分类器之间有依赖关系，而且必须串行，就属于Boosting流派，典型代表为Adaboost,GBDT

writ·2023-09-27 20:24

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

Rover Ramble·2023-09-25 22:55

GBDT 二分类算法实践

问题：1、残差，残差近似等于用损失函数的负梯度residual=2*y/exp(2*y*f(i))f(i)初始值为02、叶子节点估值node.predict_value，每个叶子节点region下的所有instance的残差值image.png用牛顿法进行优化得到如下公式：image.png代码实现：sum(residual(i))/sum(|residual(i)|*|2-residual(i)

邵红晓·2023-09-25 22:04

lambdaMART-1.GBDT

（损失函数的负梯度提升方向）答案：梯度提升算法（GradientBoosting）,GBDT使用梯度提升（GradientBoosting）作为训练方法。

吹洞箫饮酒杏花下·2023-09-22 12:16

十、(机器学习)-决策树和梯度提升树

决策树CART与梯度提升树GBDT1、CART分类回归树简介CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分类和回归，如果待预测结果是离散数据，则CART生成分类决策树，如果待预测结果是连续型数据，则

_23__·2023-09-21 18:24

机器学习第九课--随机森林

比如构建一个评分卡系统，业界的标配是GBDT或者XGBoost等集成模型，主要因为它的效果确实好，而且稳定。还有一点是这些模型的可解释性也很好，不像深度学习模型就像个黑盒子。

好人cc·2023-09-21 09:11

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（四）

.百度地图API调用4.GUI界面设计5.路径规划6.智能推荐系统测试1.训练准确率2.测试效果3.程序应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT

小胡说人工智能·2023-09-20 04:04

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（二）

损失函数3）测试集测试4）自定义特征并预测3.百度地图API调用1）申请密钥2）地址编码服务3）轻量级路线规划服务相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT

小胡说人工智能·2023-09-20 04:33

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境Scikit-learnt模块实现1.数据预处理2.客流预测3.百度地图API调用4.GUI界面设计1）手绘地图导入2）下拉菜单设计3）复选框设计4）最短路径结果输出界面设计5）智能推荐结果输出设计6）界面展示5.路径规划6.智能推荐相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时

小胡说人工智能·2023-09-20 04:33

基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（一）

Scikit-learnt模块实现1.数据预处理1）加载数据集2）时间划分与保存3）处理天气预报数据4）增加特征5）合并特征值相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图API获取步行时间和借助GBDT

小胡说人工智能·2023-09-20 04:01

机器学习：04. 随机森林之RandomForestClassifier

1.集成算法1.1集成算法是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，包括随机森林，梯度提升树（GBDT），Xgboost等。

医学小白学生信·2023-09-18 14:26

蚂蚁金服面试——风控策略

是否了解LR,RandomForest，GBDT，XGBoost。说一下区别

米老鼠他姘头·2023-09-17 03:32

task3 数据的特征工程

针对xgb等模型的理解lightgbm,xgboost,gbdt的区别与联系LR和树模型基础概念决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略个人的理解是，这些模型大致分为两类，一类是线性模型

欧飞红·2023-09-14 01:45

2023数学建模国赛E题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路文档

已经写出国赛E题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路分析（30+页），包括数据预处理、数据可视化（分组数据分布图可视化、相关系数热力图可视化、散点图可视化）、回归模型（决策树回归模型、随机森林回归、GBDT

Kerry_6·2023-09-08 21:10

机器学习——boosting之XGBoost(未完）

看了几篇，总感觉这个XGBoost不仅仅是对GBDT的改进版，还包含了对CART决策树的改进首先，GBDT是经过泰勒一阶导出来的，XGBoost

# JFZero·2023-09-08 09:01

机器学习——boosting之GBDT

GBDT，GradientBoostingDecisionTree:梯度提升决策树果然信息很丰富梯度：意味着计算有迭代递进关系，但还不明确是怎么迭代递进的提升：意味着前向分布式+加法模型，并且分类器之间是有相关提升的决策树

# JFZero·2023-09-08 09:57

回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定

回归预测|MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定目录回归预测|MATLAB实现GBDT(梯度提升树)fitrensemble参数设定基本介绍方法应用训练回归集成加速训练估计泛化误差程序设计参考资料致谢基本介绍

机器学习之心·2023-09-08 06:23

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型一、学习资料(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。

随风飘摇的土木狗·2023-09-08 06:52

GBDT，XGBoost算法理解

目录树模型baggingBoosting信息增益ID3算法C4.5CART分类回归树GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布

小小白2333·2023-09-06 20:08

2020-02-27-ModelCode

deepmatch排序策略，learningtorank流程三大模式（pointwise、pairwise、listwise），常见的特征挖掘（user、item、context，以及相互交叉），ctr预估（lr、gbdt

inspiredhss·2023-09-05 13:59

机器学习：XGBoost

June__11·2023-09-03 16:09

实习面经

阿里新零售（NLP岗位）一面自我介绍项目相关内容，xgboost与GBDT的区别，为什么选择xgboost，以及xgboost的原理。随机森林特征选取的用的是什么？

大豆油·2023-09-02 15:52

【MATLAB第70期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入单输出分类预测模型（全网首发，敬请期待）

【MATLAB第70期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入单输出分类预测模型（全网首发，敬请期待）(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。

随风飘摇的土木狗·2023-08-31 09:36

Spark.GBDT学习-GBTRegressor

用于回归的GBT(Gradient-BoostedTrees)算法，基于J.H.Friedman."StochasticGradientBoosting"实现，支持连续特征和类别特征GBTRegressor类定义一个唯一标识uid，继承Predictor类，继承了GBTRegressorParams特质，该特质又继承了GBTParams和TreeRegressorParams。classGBTRe

松鼠胃口好·2023-08-30 18:37

【机器学习】决策树（中）——Random Forest、Adaboost、GBDT （非常详细）

本文为转载，原文链接：【机器学习】决策树（中）——RandomForest、Adaboost、GBDT（非常详细）-阿泽的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786

Jarkata·2023-08-28 18:52

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】集成算法与聚类算法

文章目录一、集成算法1.1概念1.2常用集成算法1.2.1Bagging1.2.2Boosting1.2.2.1AdaBoost1.2.2.2GBDT1.2.2.3XgBoost1.2.3Stacking

书某人.py·2023-08-28 11:03

算法工程师面试

1、编程语言2、基本算法3、传统的机器学习算法机器学习模型4、常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT

遇见百分百·2023-08-25 11:25

XGBoost算法原理

XGBoost是基于GBDT(GradientBoostingDecisionTree)改进而来的，本文将对XGBoost算法原理进行介绍，主要通过以下几个部分进行介绍：boostedt

婉妃·2023-08-25 00:54

某米面试

和GBDT比较，权重w怎么得到的，其他也随便问了下，主要考广度吧感觉，外加一道算法题，反转数组的查找，比如567891234查找；二面：问了很多简历外的，比如检索怎么做的，空间hash怎么做，距离怎么修正

不将就_215a·2023-08-24 12:34

什么是XGBoost

什么是XGBoostXGBoost是GBDT的优秀版本。

Runjavago·2023-08-23 21:23

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