大佬们面试的时候怎么介绍gbdt,xgboost

我介绍gbdt的时候说在函数空间中做梯度下降，xgboost是对目标函数关于当前模型做二阶泰勒展开，但是貌似效果不好？面试官期待 "每一步是拟合上一步的残差”的答案，我说拟合残差是一般的boosting方法，拟合残差可以看作是gbdt的特例，面试官：… 大家来讨论一下，面试的时候怎么说比较好？

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LancelotHolmes

百度_商业场景营销研发部_员工

不能说拟合残差是一般的boosting方法，boosting的思想是每一个基分类器纠正前一个基分类器的错误，至于纠正的方式不同所以有不同的boosting算法，比如通过调整样本权值分布训练基分类器对应的AdaBoost，通过拟合前一个基分类器与目标值的误差的负梯度(也不能说是残差，只有在损失函数是平方损失时才能叫残差，一般的损失函数是近似残差)来学习下一个基分类器的方法是gradient boosting

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发布于 2017-08-30 19:38

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我是这么理解的，adaboost是前向分布算法+指数损失函数，gbdt是前向分布算法在较难优化的损失函数情况时的一种近似的优化，用损失函数的负梯度作为残差的近似值，用到泰勒一阶展开，xgb支持任意损失函数，只要一阶二阶可导即可，用到泰勒二阶展开。

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发布于 2017-08-30 19:52

冰乐

浙江大学算法工程师

...

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发布于 2017-08-30 16:29

_卡

北京理工大学算法工程师

拟合上一步的残差

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发布于 2017-08-30 16:13

牛客9786796号

华东师范大学算法工程师

拟合残差是对应于平方loss

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发布于 2017-08-30 17:05

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2024-12-25 23:11

门头沟学院嵌入式工程师

刚刚考完研，感觉没什么希望，还错过秋招了嵌软春招还有希望吗😭😭😭没希望转硬件了

KPLACE：首先是板面看起来不够，有很多奖，比我厉害。项目要精减，大概详细描述两到三个，要把技术栈写清楚，分点，什么算法，什么外设，怎么优化，不要写一大堆，分点，你写上去的目的，一是让别人知道你做了这个知识点，然后在面试官技术面的时侯，他知道你会这个，那么就会跟你深挖这个，然后就是个人评价改为专业技能

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