boosting算法族之GBDT
GBDT 是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。
训练过程：
GBDT是通过多次迭代，每轮迭代产生一个弱分类器（一般选择CART树），每个分类器在上一轮分类器残差的基础上进行训练。
如果我们选用平方损失函数，那这个差值就是残差。我们关注的是希望损失函数不断减小且尽可能快的减小，从而尽快的收敛到局部最优解或全局最优解，所以让损失函数沿着梯度方向减小，这就是GBDT的GB的核心。
2020-04-17 21:55 华中科技大学 算法工程师
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上海大学 算法工程师 
双尔：秋招至此我拿到了三个offer，这几天拿到了秋招最快的一个offer。我之前一直陷在纠结里，感觉像站在分岔路口，不知道往哪走才对。
最终在美团饿了么和京东里面选了美团，毕竟是外卖的老大哥，虽然会比较累，但是一切都是值得的，不说了，我的外卖衣服头盔到了
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昨天 16:33
门头沟学院 Java 千千倩倩：同27给点建议，现在这个时间点可以快速看完外卖和点评，不用跟着敲，但一定要在看的时候总结每个部分的整个业务流程，对其中的实现有一个大概的印象。然后直接开始看八股，刷算法。八股和算法最好还是在项目学习中穿插着看。如果计算机基础，算法这些基础好，加上每天刻苦学习，两周可以达到勉强能面试的水平，到时候就直接海投中小厂，在约面和面试的过程中不断巩固知识。没找到实习也没关系，就当积累经验。再沉淀一波直接明年三月开始投暑期，毕竟是9本，总是有面试机会的，只要你这三个月不懈怠，面试发挥得一定不错，只要拿到一个中，大厂暑期实习，秋招就有竞争力了。总得而言，现在还有机会，但是时间非常紧张，需要你结合自己情况考虑，共勉
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