1.用过传统机器学习的算法没有2.项目怎么做的3.为什么两个弱模型和一个强模型做一个blending就能提高分数 参答:模型融合本来就是追求一个互补的过程,虽然基模行是有强有弱的,但这是针对整体的,强的在某部分数据上的预测不见得比弱的要好,所以通过模型融合,让他们各自表达自己的长处,得到整体更好的模型。所以这也引出了模型融合的前提,就是基模行要体现出差异性,一般考虑数据差异、特征差异、模型差异,有差异才能有更大的可能让它们发挥不同的长处,降低整体偏差,而且基模行的表现相差一般不能太多。 4.算法题1:现有面额分别为:1,2,5,8,10,20的纸币若干,输入一个整数N,求组成N的最少货币数(没...