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英文字典中文字典相关资料:


  • 一篇文章搞定GBDT、Xgboost和LightGBM的面试 - 知乎
    最近面试了五十场面试,基本三分之二的面试官都问了关于GBDT和XGB的问题。 下面把里面常用的知识点、常见的面试题整理出来
  • 还有人不懂XGBoost的缺失值处理? (全面解析篇) - 知乎
    1、如果训练过程中, f_0出现过缺失值,则按照训练过程中缺失值划分的方向(left or right),进行划分; 2、如果训练过程中, f_0没有出现过缺失值,将缺失值的划分到默认方向(左子树)。
  • XgBoost常见面试题 - 知乎
    在特征k上寻找最佳划分点时,不会对该列特征缺失的样本进行遍历,而只对该列特征值为不缺失的样本上对应的特征值进行遍历,通过这个技巧来减少了为稀疏离散特征寻找划分点的时间开销。
  • xgb还需要做特征工程吗,可以完全忽略共线性、缺失值的树 . . .
    xgb还需要做特征工程吗,可以完全忽略共线性、缺失值的树模型,特征是否越多越好呢? 最近在做机器学习岗的实习,发现大家做分类任务时基本上都是拿一张特征大表,不管什么任务都拿特征大表去训xgb,训出来的效果也还不错。
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    缺失值处理:对树中的每个非叶子结点,XGBoost可以自动学习出它的默认分裂方向。 如果某个样本该特征值缺失,会将其划入默认分支。
  • Xgboost,史上最强面试总结 - 牛客网
    XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一个高效的机器学习算法,常用于分类和回归任务。 XGBoost 对 GBDT 进行了一系列优化,比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等,在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升。
  • xgb和lgb在特征、数据并行上存在什么差异【面试题详解】
    xgb的特征并行与lgbm的最大不同在于xgb每个worker节点中仅有部分的列数据,也就是垂直切分,每个worker寻找局部最佳切分点,worker之间相互通信,然后在具有最佳切分点的worker上进行节点分裂,再由这个节点广播一下被切分到左右节点的样本索引号,其他worker才能开始分裂。 二者的区别就导致了lgbm中worker间通信成本明显降低,只需通信一个特征分裂点即可,而xgb中要广播样本索引。 当数据量很大,特征相对较少时,可采用数据并行策略。
  • xgboost常见面试题20道_xgb面试题-CSDN博客
    本文精选20道XGBoost高频面试题,深入解析XGBoost与GBDT、随机森林的区别,详解XGBoost的并行训练、泰勒二阶展开优势、过拟合预防、缺失值处理及特征重要性评估,助你掌握XGBoost核心知识点。
  • 从面试的角度来了解GBDT,XGB,Lightgbm - 知乎
    前文提到过xgb会自动处理缺失值,将缺失值自动归入默认分类,具体做法如下: 在特征k寻求最佳分裂点时, xgb不会对该特征的却是样本进行遍历,只会对非缺失的样本上对应的特征遍历;
  • GBDT、XGB、LGB原理、差异、面试 - 知乎
    缺失值处理:对树中的每个非叶子结点,XGBoost可以自动学习出它的默认分裂方向。 如果某个样本该特征值缺失,会将其划入默认分支。





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