机器学习面试

今天，来分享机器学习面试题之Xgboost 算法。到目前为止，我们已经更新了九大算法，包含 74 个数据点。常考面试题什么是 XGBoost？GBDT 和 XGBoost 的区别？XGBoost 如何评价特征的重要性？XGBoost 为什么可以并行训练？XGBoost 为什么快XGBoost 算法的优缺点？面试题详解什么是 XGBoost？XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一个高效的机器学习算法，常用于分类和回归任务。XGBoost 对 GBDT 进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训...

一面：自我介绍说一下卡方检验树的剪枝GBDT随机过程ADASYN（我简历里面写了这个所以才问的）SVM常用核函数问项目反问二面：自我介绍GBDT（问的巨细，包括为什么可以用负梯度拟合残差、如果换个loss function还可以用负梯度拟合吗）拉格朗日插值法具体怎么算的（我简历里面写了这个所以才问的）回归树用什么损失函数（我回答了一堆分类树的，傻杯了哈哈哈哈）用三个词概括自己的大学生涯问项目反问

机器学习面试题汇总与解析——损失函数 本章讲解知识点 什么是损失函数？ 为什么要使用损失函数？ 详细讲解损失函数 本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。 本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵 如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。 相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。 关于机器学习算法书籍，我...