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[模式识别与机器学习]马春鹏中文版翻译pdf【网盘链接】

今天爱分享给大家带来

爱分享2021-1-8 17:43:12
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Python
为什么xgboost不用后剪枝【面试题详解】

今天爱分享给大家带来为什么xgboost不用后剪枝【面试题详解】，希望能够帮助到大家。后剪枝计算代价太高了，

爱分享2020-12-26 16:10:10
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Python
xgb和lgb在特征、数据并行上存在什么差异【面试题详解】

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爱分享2020-12-26 16:09:50
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xgboost对特征缺失敏感吗，对缺失值做了什么操作，存在什么问题【面试题详解】

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爱分享2020-12-26 16:09:27
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Python
Lightgbm相对于xgboost的优缺点【面试题详解】

今天爱分享给大家带来Lightgbm相对于xgboost的优缺点【面试题详解】，希望能够帮助到大家。优点：直

爱分享2020-12-26 16:09:06
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Python
XGB和lightGBM在节点分裂时候的区别是什么【面试题详解】

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爱分享2020-12-26 16:08:28
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Python
XGBoost和GBDT的区别有哪些【面试题详解】

今天爱分享给大家带来XGBoost和GBDT的区别有哪些【面试题详解】，希望能够帮助到大家。 1、算法层面：

爱分享2020-12-26 16:07:58
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Python
XGB特征重要性程度是怎么判断的【面试题详解】

今天爱分享给大家带来XGB特征重要性程度是怎么判断的【面试题详解】，希望能够帮助到大家。官网上给出的方案，t

爱分享2020-12-26 16:07:13
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Python
xgb的预排序算法是怎么做的呢【面试题详解】

今天爱分享给大家带来xgb的预排序算法是怎么做的呢【面试题详解】，希望能够帮助到大家。将原始特征进行排序之后

爱分享2020-12-26 16:06:49
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Python
RF和xgboost哪个对异常点更敏感【面试题详解】

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爱分享2020-12-26 16:06:33
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xgb何时停止分裂【面试题详解】

今天爱分享给大家带来xgb何时停止分裂【面试题详解】，希望能够帮助到大家。人工设定的参数，max_dept

爱分享2020-12-26 16:06:16
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凸包是什么【面试题详解】

今天爱分享给大家带来凸包是什么【面试题详解】，希望能够帮助到大家。当数据是线性可分的，凸包就表示两个组数据点

爱分享2020-12-25 15:34:46
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Gradient boosting算法（GBM）和随机森林都是基于树的算法，它们有什么区别【面试题详解】

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爱分享2020-12-25 15:34:19
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今天爱分享给大家带来如何在一个数据集上选择重要的变量【面试题详解】，希望能够帮助到大家。以下是你可以使用的选

爱分享2020-12-25 15:33:31
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Ridge回归优于Lasso回归是什么时候【面试题详解】

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爱分享2020-12-25 15:33:00
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真阳性率和召回有什么关系？写出方程式【面试题详解】

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爱分享2020-12-25 15:31:50
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KNN和KMEANS聚类（kmeans clustering）有什么不同【面试题详解】

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爱分享2020-12-25 15:31:15
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模型受到低偏差和高方差问题的困扰使用哪种算法来解决问题【面试题详解】

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爱分享2020-12-25 15:29:52
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VC维是什么【面试题详解】

今天爱分享给大家带来VC维是什么【面试题详解】，希望能够帮助到大家。 VC维是模型的复杂程度，模型假设空间越大

爱分享2020-12-25 15:27:32
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特征选择包括什么？【面试题详解】

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爱分享2020-12-25 15:24:56
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机器学习特征工程操作是什么？意义什么【面试题详解】

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爱分享2020-12-25 15:24:30
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OOB是什么？随机森林中OOB是如何计算的优缺点是什么【面试题详解】

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xgboost怎么给特征评分【面试题详解】

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爱分享2020-12-25 15:20:58
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采用 EM 算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法【面试题详解】

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爱分享2020-12-25 15:19:21