面试过程中简述一个算法

我发现我表达能力甚弱，面试的时候让我说说gbdt的原理，我说集成模型，多个弱分类器加权叠加，拟合残差，然后emmm，我就不知道说啥了，对，用的boosting思想,然后我觉得我不知道咋说呀，简述算法原理这种应该怎么回答呀；还有说说你了解的优化器,随机梯度下降，批量梯度下降，加动量的梯度下降，adagrad，adam，好多这个了解的就是公式，学习率不变或者自适应学习率的区别，这个叙述的时候应该怎么去说呀~发愁
各位大佬在线指导一下呀，秋招不容易，在线求offer~
#秋招#
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不会说就撸公式，更有说服力
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发布于 2019-08-15 18:27
我觉得简述算法原理主要是能说出来为什么这么做就可以了，细节可以不说。为什么要boosting，能带来什么优化结果。随机梯度下降的好处和坏处，relu的适用场景之类的就可以
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发布于 2019-08-15 18:37
不需要解释那么详细吧。。。抓住重点就可以，话说不是应该手撕代码吗？
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发布于 2019-08-15 19:12

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