4.1 ML与DL基础
文档摘要
机器学习相关 机器学习 介绍一个最熟悉的机器学习算法 决策树怎么建树，基尼系数公式 Adaboost拟合目标是什么 Adaboost介绍一下，每个基学习器的权重怎么得到的 介绍下GBDT 介绍XGBoost 介绍下LightGBM LightGBM相对于XGBoost的改进 GBDT中的梯度是什么，怎么用 GBDT如何计算特征重要性 GBDT讲一下，GBDT拟合残差，是真实的误差嘛，在什么情况下看做是真实的误差 介绍XGBoost中的并行 介绍XGBoost中精确算法与近似算法 XGBoost如何处理空缺值，为何要进行行采样、列采样 讲一下xgboost算法，xgboost是如何处理离散特征的，xgb怎么训练，xgb算法优点，怎么选特征，主要参数有哪些，xgb的特征重要性怎么看
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