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特征離散化方法及LR邏輯回歸
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機(jī)器學(xué)習(xí)-LR推導(dǎo)及與SVM的區(qū)別之前整理過(guò)一篇關(guān)于邏輯回歸的帖子歪玲，但是只是簡(jiǎn)單介紹了一下了LR的基本思想，面試的時(shí)候基本用不上，那么這篇帖子就深入理解一下LR的一些知識(shí)慷蠕，希望能...
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LR和SVM在大大小小的面試過(guò)程中，多次被問(wèn)及這個(gè)問(wèn)題：“請(qǐng)說(shuō)一下邏輯回歸（LR）和支持向量機(jī)（SVM）之間的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)”食呻。第一次被問(wèn)到這個(gè)問(wèn)題的時(shí)候流炕，...
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GBDT, XGBoost, LightGBM
GBDT 梯度提升樹(shù)實(shí)在提升樹(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的一種使用范圍更廣的方法，當(dāng)處理回歸問(wèn)題時(shí)仅胞，提升樹(shù)可以看作是梯度提升樹(shù)的特例(分類問(wèn)題時(shí)是不是特例...
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GBDT每辟、XGBoost、LightGBM 的使用及參數(shù)調(diào)優(yōu)GBDT 概述 GBDT 是梯度提升樹(shù)（Gradient Boosting Decison Tree）的簡(jiǎn)稱干旧，GBDT 也是集成學(xué)習(xí) Boost...
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【轉(zhuǎn)】RF渠欺、GBDT、XGBoost面試級(jí)整理
由于本文是基于面試整理椎眯，因此不會(huì)過(guò)多的關(guān)注公式和推導(dǎo)挠将，如果希望詳細(xì)了解算法內(nèi)容，敬請(qǐng)期待后文编整。 RF舔稀、GBDT和XGBoost都屬于集成學(xué)習(xí)（E...
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