集成学习与树模型题集来源：Datawhale（datawhalechina）收录项目：daily-interview查看原题集 题目目录92 道原题隐藏关联题目排序默认排序面经最多31简单介绍一下LightGBM？原题 关联题目LightGBM 的核心原理与主要优化是什么？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经32介绍一下直方图算法？原题 关联题目LightGBM 的核心原理与主要优化是什么？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经33介绍一下Leaf-wise和 Level-wise？原题 关联题目LightGBM 的核心原理与主要优化是什么？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经34介绍一下单边梯度采样算法(GOSS)？原题 关联题目LightGBM 的核心原理与主要优化是什么？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经35介绍互斥特征捆绑算法(EFB)？原题 关联题目LightGBM 的核心原理与主要优化是什么？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经36特征之间如何捆绑？原题 关联题目LightGBM 的核心原理与主要优化是什么？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经37LightGBM是怎么支持类别特征？原题 关联题目LightGBM 的核心原理与主要优化是什么？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经38LightGBM的优缺点原题 关联题目LightGBM 的核心原理与主要优化是什么？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经39GBDT是如何做回归和分类的原题 关联题目GBDT 如何拟合负梯度并完成分类或回归？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经40简单介绍随机森林原题 关联题目随机森林如何训练和预测，随机性为何有助于泛化？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统原理机制进阶0篇相关面经暂无题目共 92 道原题 · 显示 31–40 道展开全部92题上一页1…345…104 / 10下一页