RF、GBDT、XGBoost、lightGBM都屬于集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）。集成學(xué)習(xí)的目的是通過(guò)結(jié)合多個(gè)基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高基學(xué)習(xí)器的泛化能力和魯棒性。 根據(jù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器的生成方式，目前的集成學(xué)習(xí)方法大致分為兩類(lèi)：即基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器之間存在強(qiáng)依賴(lài)關(guān)系、必須串行生成的序列化方法和基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器之間不存在強(qiáng)依賴(lài)關(guān)系。 ，可以...

大家一定都聽(tīng)說(shuō)過(guò)XGBoost的名聲。它不僅是數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽的神器，而且在業(yè)界也得到了廣泛的應(yīng)用。本文與大家分享XGBoost多年收集的高頻面試題。希望它能夠加深您對(duì)XGBoost的理解，更重要的是，在尋找機(jī)會(huì)時(shí)提供一些幫助。 1. 簡(jiǎn)單介紹XGBoost 首先，我們需要談?wù)凣BDT。它是一種基于boosting增強(qiáng)策略的加性模型。訓(xùn)練時(shí)采...

本文按這些方法出現(xiàn)的順序?qū)ζ溥M(jìn)行描述。 GBDT 梯度boosting樹(shù)是在boosting樹(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種具有更廣泛應(yīng)用的方法。在處理回歸問(wèn)題時(shí)，Boosting Tree可以看作是梯度Boosting Tree的特例（是分類(lèi)問(wèn)題時(shí)的特例嗎？）。因?yàn)榻?shù)的每一步中的boosted tree都是為了在上一步得到的訓(xùn)練集上擬合模型的...

內(nèi)容簡(jiǎn)介：XGBoost 和深度學(xué)習(xí)哪個(gè)好哪個(gè)差？大家都說(shuō)XGBoost好用，但為什么它沒(méi)有深度學(xué)習(xí)那么出名呢？ 本文長(zhǎng)1600字pg棋牌，建議閱讀3分鐘。 本文分析了XGBoost與深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，并分享了XGBoost的應(yīng)用。 AlphaGo與柯潔、李世石大戰(zhàn)之后，大家都能聊深度學(xué)習(xí)了。圍棋人工智能的這一突破，歸根結(jié)底得益于機(jī)器學(xué)習(xí)...