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机器学习代码记录-回归(机器学习) 24小时内最新

先列出回归函数代码,可以使用的回归算法包括: xgboost lightgbm catboost sklearn 回归问题的k折校验,一般使用KFold,而分类问题一般使用StratifiedKFold。 参数:X – 训练数据(可以是pd.DataFrame或...

11小时前 9℃ 0喜欢

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当“人品评估”遇上大数据|基于手机用户画像的大数据征信

随着计算机网络技术的不断发展,“数据即资源”的大数据时代已经来临。手机用户画像是通过对用户的通信数据和上网行为数据的收集、加工、分析,勾勒出用户的人口统计学特征、上网行为偏好、社交网络图谱、通信消费能力、换机频率、搜索主题、位置稳定度等特征和轮廓。用户画像涵盖众多维度,是不同属性...

22小时前 10℃ 0喜欢

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某浏览器面试

职位:信息流推荐算法工程师 一面: 聊项目,每个项目都会问怎么做的,两道题,一道二分查找,一道二叉树深度,推导逻辑回归; 二面: 具体LR的项目怎么做的,从特征工程到求解算法,怎么解决过拟合,推导xgboost; 三面: word2vec画网络结构图,有隐向量和输入向量,该用哪一...

1天前 12℃ 0喜欢

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某米面试

职位:信息流推荐算法 一面: xgboost调参参数有哪些?和GBDT比较,权重w怎么得到的,其他也随便问了下,主要考广度吧感觉,外加一道算法题,反转数组的查找,比如5 6 7 8 9 1 2 3 4 查找; 二面: 问了很多简历外的,比如检索怎么做的,空间hash怎么做,距离怎...

1天前 12℃ 0喜欢

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算法岗准备

机器学习 列一下考察的知识点,并附上相关的优质知乎讨论。 逻辑回归,SVM,决策树 逻辑回归和SVM的区别是什么?各适用于解决什么问题? Linear SVM 和 LR 有什么异同? SVM(支持向量机)属于神经网络范畴吗? 如何理解决策树的损失函数? 各种机器学习的应用场景分别...

1天前 27℃ 0喜欢

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模型集成,融合与提升

面试官最喜欢问的就是gbdt,这个放到后面来总结,现总结一些基本的问题。 1.bagging和bossting的区别          bagging全称Boostrap Aggregation(翻译渣,大概是提升聚合的意思吧。。。)          bagging可以理解为...

3天前 14℃ 0喜欢

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攒人品的京东算法面经

LZ是转专业的海外水硕,发一波新鲜面经攒一下人品,也给接下来的提前批小伙伴分享一波经验。 一面: 一面的面试官是一个做CV的博士后,问题是比较常规的一面常见问题。 1. 项目相关的问题。 2. 讲一讲LDA算法(线性判别分析) 3. 讲一讲SVM (建模思想,误差函数推...

6天前 25℃ 0喜欢

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XGBoost安装

下载地址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 版本:xgboost‑0.90‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 将这个包置于D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages下 ...

6天前 27℃ 0喜欢

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机器学习中的数据不平衡问题

机器学习中的数据不平衡问题
在机器学习任务中,我们经常会遇到这种困扰:数据不平衡问题。 现实中有很多类别不均衡问题,它是常见的并且也是合理的符合人们期望的。如,在欺诈交易识别中,属于欺诈交易的应该是很少部分,即绝大部分交易是正常的,只有极少部分的交易属于欺诈交易。这就是一个正常的类别不均衡问题。又如,在客户...

1周前 (06-18) 63℃ 0喜欢