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数学建模必学知识清单,快速上手! 📚【学习大纲】 💻数据预处理 插值与拟合:处理缺失值 主成分分析/因子分析:进行特征降维 Python包:Pandas、Numpy 数据清洗、转换、特征选择、降噪和增强 💻评价类模型 层次分析法 模糊综合评价模型 TOPSIS综合评价模型 神经网络综合评价模型 熵权法综合评价模型 灰色关联分析 多准则妥协解排序法(VIKOR) 💻回归预测模型(连续) 灰色预测模型 时间序列分析模型 神经网络预测模型 多元回归预测模型 马尔科夫预测模型 微分方程预测模型 💻分类预测模型(离散) 决策树分类模型 KNN分类 神经网络分类模型 随机森林分类模型 GBDT Xgboost 💻优化类模型 线性规划模型 多目标规划模型 二次规划模型 整数规划模型 微分方程组模型 智能优化算法 遗传算法 模拟退火算法 蚁群算法 粒子群算法 禁忌搜索算法 💻编程学习与代码 Matlab Python 各种模型代码包 💻论文写作与模板 国赛美赛优秀论文 国一、O奖摘要 数模论文模板

面试XGBoost,常问啥? XGBoost,这个梯度提升决策树算法的佼佼者,在数据科学领域可谓是家喻户晓。无论是数据科学竞赛还是工业应用,它都展现出了强大的实力,被誉为“kaggle大杀器”。然而,如何更深入地理解XGBoost,而不是仅仅作为一个黑盒模型来使用,是许多机器学习工程师面临的挑战。今天,我们就来梳理一下面试中可能会遇到的一些关于XGBoost的问题,帮助你更好地准备。 GBDT基础问题 🌳 GBDT(梯度提升决策树)是XGBoost的基础。首先,你需要了解GBDT的基本原理。虽然有些人可能会要求你手推公式,但实际上这种情况并不常见。更实际的是理解GBDT如何通过迭代来减少残差。 GBDT与随机森林的区别 🌲 随机森林和GBDT都是集成学习方法,但它们的工作方式不同。你需要能够从bagging和boosting的角度来解释这两种方法的主要区别。 Adaboost与GBDT的比较 🌼 同样是boosting方法,Adaboost和GBDT有何不同?你需要能够详细解释这两种算法的目标和实现方式。 GBDT对大规模ID特征的处理 🆔 GBDT是否适用于大规模ID特征?解释其原理。这个问题可以帮助你展示你对XGBoost在工程应用中处理复杂数据的能力。 XGBoost的具体实现细节 🔍 了解XGBoost的基树类型。 在做回归任务时,残差和负梯度的区别或联系是什么?为什么使用负梯度替代残差? XGBoost在工程上的优化措施。 XGBoost如何计算特征重要性? 如何使用XGBoost减少过拟合? 延伸问题:LightGBM 💡 除了XGBoost,你还需要对其他类似的算法有所了解,比如LightGBM。可能会问到的问题包括: LightGBM的单边梯度采样是什么思路? 直方图优化是如何实现的? Level-wise和Leaf-wise的区别是什么? 参考资料 📚 建议阅读XGBoost的原始论文《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》,并配合相关教程和案例来加深理解。这些资料可以帮助你更全面地掌握XGBoost的原理和应用。 希望这些问题和答案能帮助你在面试中更好地展现你对XGBoost的理解和应用能力。祝你面试成功!🌟

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