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mmmmtttt
2017-08-30 17:08
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南京航空航天大学 算法工程师
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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
已删除
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。
6
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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
还没有回复哦~
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