作者 LynneJin #腾讯提前批机器学习面经# 一面：（25Min） 1、自我介绍 2、讲一个自己熟悉的项目，当时讲了一个比赛； 3、问了比赛中一些细节，比如说如何处理特征，如何评价特征根据什么添加特征...、损失函数是什么； 4、当时选的什么模型？...（当时比较了lr\rf\lightgbm） 5、讲一下rf\lightgbm的区别？ 6、项目中你用到了归一化，那么当数据有很大和很小值的时候你是怎么处理的？ 7、会用spark和hive么？...（cnn+gru） 6、讲一下rf和lightgbm区别 7、一道算法（句子翻转，不让用split） （隔了半小时就开始）二面： 1、自我介绍 2、讲一个关于算法的项目 2.1、mcc公式是什么 3、讲...svm原理 4、svm损失函数是什么 5、如何处理过拟合，详细介绍下l1和l2 6、推导lr 7、lr损失函数是什么，数学含义是什么 8、你了解决策树么？
我们知道模型的预测精度由模型的偏差和方差共同决定，损失函数代表了模型的偏差，想要方差小则需要简单的模型，所以目标函数由模型的损失函数 L 与抑制模型复杂度的正则项 组成，所以我们有： 为模型的正则项...根据泰勒公式我们把函数 在点 x 处进行泰勒的二阶展开，可得到如下等式： 我们把 视为 ， 视为 ，故可以将目标函数写为： 其中 为损失函数的一阶导， 为损失函数的二阶导，注意这里的求导是对...我们以平方损失函数为例： 则： 由于在第 t 步时 其实是一个已知的值，所以 是一个常数，其对函数的优化不会产生影响，因此目标函数可以写成： 所以我们只需要求出每一步损失函数的一阶导和二阶导的值（由于前一步的...XGBoost 引入二阶导一方面是为了增加精度，另一方面也是为了能够自定义损失函数，二阶泰勒展开可以近似大量损失函数； 灵活性更强：GBDT 以 CART 作为基分类器，XGBoost 不仅支持 CART...此外，XGBoost 工具支持自定义损失函数，只需函数支持一阶和二阶求导； 正则化：XGBoost 在目标函数中加入了正则项，用于控制模型的复杂度。
XGBoost模型支持自定义评价函数和损失函数。只要保证损失函数二阶可导，通过评价函数的最大化既可以对模型参数进行求解。实际使用中，可以考虑根据业务目标对这两者进行调整。...所以可以改写一个保证模型区分度，同时又能优化局部正样本捕获率的评价函数。 自定义XGBoost模型损失函数与评价函数。...# 自定义对数损失函数 def loglikelood(preds, dtrain): labels = dtrain.get_label() preds = 1.0 / (1.0...本书给出的是一种启发性的思路，读者还可以根据实际情况改写更贴合业务的损失函数。 LightGBM中也同样支持自定义损失函数和评价函数。代码上有一些细微差别。...# 自定义二分类对数损失函数 def loglikelood(preds, train_data): labels = train_data.get_label() preds = 1.
alpha：一个浮点数，用于Huber损失函数和Quantileregression，默认值为0。它用于huber回归任务和Quantile回归任务。...3.LightGBM内置建模方式 内置建模方式 LightGBM内置了建模方式，有如下的数据格式与核心训练方法： 基于lightgbm.Dataset格式的数据。...再基于lightgbm.train接口使用内置建模方式训练。...自定义损失函数 LightGBM 支持在训练过程中，自定义损失函数和评估准则，其中损失函数的定义需要返回损失函数一阶和二阶导数的计算方法，评估准则部分需要对数据的 label 和预估值进行计算。...# 自定义损失函数需要提供损失函数的一阶和二阶导数形式 def loglikelood(preds, train_data): labels = train_data.get_label()
1、自定义函数 函数是现代高级编程语言的基本配备，PHP 也不例外。...编写自定义函数 我们新建一个 php_learning/function/test.php 文件存放测试代码，然后定义一个 add 函数执行加法计算： 内置函数 除了自定义函数之外，PHP 还提供了丰富的内置函数。...我们前面已经使用过很多，比如定义常量的 define、格式化输出的 printf、以及打印变量的 var_dump 和打印数组的 print_r 等。下面我们介绍一些常见的操作基本变量的内置函数。...你可以通过数组函数链接查看 PHP 内置数组函数的使用，这里就简单介绍到这里。
下图展示了我们的自定义损失函数与标准MSE损失函数的对比。 ? 正如定义的那样，非对称MSE很好，因为它很容易计算梯度和hessian，如下图所示。...中结合训练和验证损失（包括Python和scikit-learn API示例） 自定义损失函数的实验 Jupyter 笔记本 的代码还对默认随机森林，默认LightGBM和MSE以及LightGBM...LightGBM使用MSE→LightGBM调整提前停止轮次，并使用自定义MSE进行早期停止调整 这两个模型的得分非常接近，没有实质性差异。 这是因为验证损失仅用于决定何时停止提升。...LightGBM具有经过调整的提前停止轮次，MSE→LightGBM训练定制训练损失，并通过定制验证损失调整提前停止轮次 最终模型使用自定义训练和验证损失。...因此，我们不应该局限于普通ML库中的“现成的”对称损失函数。 LightGBM提供了一个简单的界面来合并自定义的训练和验证丢失功能。在适当的时候，我们应该利用这个功能来做出更好的预测。
Python自定义模块 在Python中，模块是指包含Python代码的文件，这些代码可以被导入到其他Python程序中使用。模块是组织Python代码的一种方式，它使代码更易于维护和重用。...Python中有许多内置模块，您也可以创建自己的模块来扩展Python的功能。 创建模块 创建模块的步骤如下： 创建一个包含您的代码的.py文件。...在该文件中定义您的函数和变量。...导入模块 要使用自定义模块中的函数和变量，需要先将模块导入到您的程序中。有以下几种方法可以导入模块： 使用import语句导入整个模块。...例如，以下语句将导入名为mymodule的模块中的所有函数和变量： from mymodule import * 在导入所有函数和变量之后，您可以直接使用它们，但是这种方法并不推荐，因为它可能会导致名称冲突和代码可读性问题
公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~今天给大家分享一下树模型的经典算法：LightGBM，介绍算法产生的背景、原理和特点，最后提供一个基于LightGBM和随机搜索调优的案例...7、支持多种损失函数：特点：除了常用的回归和分类的损失函数外，LightGBM还支持自定义损失函数，满足不同的业务需求。8、正则化和剪枝：原理：提供了L1和L2正则化项来控制模型复杂度，避免过拟合。...LightGBM的特点高效性速度优势：通过直方图优化和 leaf-wise 生长策略，LightGBM 在保证精度的同时大幅提升了训练速度。...避免过拟合的方法：通过设置最大深度限制和后向剪枝，LightGBM 能够在提升模型精度的同时避免过拟合。...可扩展性并行和分布式学习：LightGBM 的设计支持多线程和分布式计算，这使得它能够充分利用现代硬件的计算能力。
key取值 如定义变量 variables: username: test123 body: user: yoyo email: 123@qq.com user和email...email: ${body["user"]} validate: - eq: [status_code, 200] - eq: [$..username, '${body.user}'] 自定义函数功能...自定义函数的实现，需在conftest.py (pytest 框架内置的插件文件)文件中实现 # conftest.py # 作者-上海悠悠 微信/QQ交流:283340479 # blog地址 https...这样我们在用例中就能找到该函数方法了 test_fun3.yml 用例中引用内置函数示例 config: name: 引用内置函数 variables: username: ${random_user...在引用自定义函数的时候，也可以传变量 # conftest.py # 作者-上海悠悠 微信/QQ交流:283340479 # blog地址 https://www.cnblogs.com/yoyoketang
一、损失函数 一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...1、内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...常用的内置损失函数 mean_squared_error（平方差误差损失，用于回归，简写为 mse, 类实现形式为 MeanSquaredError 和 MSE） mean_absolute_error...类实现形式为 KLDivergence 或 KLD) cosine_similarity(余弦相似度，可用于多分类，类实现形式为 CosineSimilarity) 2、 自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量...函数形式的自定义评估指标 python #函数形式的自定义评估指标 @tf.function def ks(y_true,y_pred): y_true = tf.reshape(y_true,
01 常用回归算法 这里介绍一些回归问题中常用的机器学习方法，sklearn 作为机器学习中一个强大的算法包，内置了许多经典的回归算法，下面将一一介绍各个算法： 1....SGD 回归 上述的线性模型通过最小二乘法来优化损失函数，SGD 回归也是一种线性回归，不同的是，它通过随机梯度下降最小化正则化经验损失。 ? 7....神经网络 神经网络使用 slearn 中 MLPRegressor 类实现了一个多层感知器(MLP)，它使用在输出层中没有激活函数的反向传播进行训练，也可以将衡等函数视为激活函数。...因此，它使用平方误差作为损失函数，输出是一组连续的值。 ? 11. RandomForest 回归 RamdomForest 回归也是一种经典的集成算法之一。 ? 12....LightGBM 回归 LightGBM 作为另一个使用基于树的学习算法的梯度增强框架。在算法竞赛也是每逢必用的神器，且要想在竞赛取得好成绩，LightGBM是一个不可或缺的神器。
没有实习经历，也没有牛逼的竞赛和论文，提前批有面试机会么？提前批影响正式批么？ 14、除了自己项目中的模型了解清楚，还需要准备哪些？看了群主的面经大概知道了一些，能否大致描述下？...（贝壳） CART回归树的实现包含两个步骤： 1）决策树生成：基于训练数据生成决策树、生成的决策树要尽量大 2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数最小作为剪枝的标准...顺便 一下，xgboost 工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。 3）xgboost 在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。...end-to-end的方式，在match和ranking阶段都有吧。 13、内推刷简历严重么？没有实习经历，也没有牛逼的竞赛和论文，提前批有面试机会么？提前批影响正式批么？...没有实习经历，也没有牛逼的竞赛和论文，提前批的面试机会就得看运气了，一般竞争激烈的大厂估计是没有机会的。
回归任务下，GBDT 在每一轮的迭代时对每个样本都会有一个预测值，此时的损失函数为均方差损失函数 此时的负梯度 所以，当损失函数选用均方损失函数时，每一次拟合的值就是（真实值 - 当前模型预测的值）...XGBoost的目标函数如下图所示(注意这里是已经迭代切分之后的)： 其中 红色箭头所指向的L 即为损失函数（比如平方损失函数： ，或逻辑回归损失函数： 红色方框所框起来的是正则项（包括L1正则、...所以，从数学角度看这是一个泛函最优化问题，故把目标函数简化如下： 这个目标函数分为两部分：损失函数和正则化项。且损失函数揭示训练误差（即预测分数和真实分数的差距），正则化定义复杂度。...我们可以考虑当 是平方误差的情况（相当于 ），这个时候我们的目标可以被写成下面这样的二次函数（图中画圈的部分表示的就是预测值和真实值之间的残差）： 更加一般的，损失函数不是二次函数咋办？...利用泰勒展开，不是二次的想办法近似为二次 为什么损失函数一定要有二次项，因为损失函数必须可导。通过求导，可以寻找能够使损失函数最小的参数，这些参数对应的映射即最佳线性回归或者逻辑回归。
LightGBM官网：https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/ 参数介绍：https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/...1 安装方法 2 调用方法 2.1 定义数据集 2.2 模型训练 2.3 模型保存与加载 2.4 查看特征重要性 2.5 继续训练 2.6 动态调整模型超参数 2.7 自定义损失函数 3 调参方法 人工调参...安装方法：从源码安装 git clone --recursive https://github.com/microsoft/LightGBM ; cd LightGBM mkdir build ; cd...语言中LightGBM提供了两种调用方式，分为为原生的API和Scikit-learn API，两种方式都可以完成训练和验证。...bagging_fraction=[0.7] * 5 + [0.6] * 5)]) print('Finished 30 - 40 rounds with changing bagging_fraction...') 2.7 自定义损失函数
alpha：一个浮点数，用于Huber损失函数和Quantileregression，默认值为0。它用于huber回归任务和Quantile回归任务。...3.LightGBM内置建模方式 3.1 内置建模方式 LightGBM内置了建模方式，有如下的数据格式与核心训练方法： 基于lightgbm.Dataset格式的数据。...再基于lightgbm.train接口使用内置建模方式训练。...LightGBM支持在训练过程中，自定义损失函数和评估准则，其中损失函数的定义需要返回损失函数一阶和二阶导数的计算方法，评估准则部分需要对数据的label和预估值进行计算。...# 自定义损失函数需要提供损失函数的一阶和二阶导数形式 def loglikelood(preds, train\_data): labels = train\_data.get\_label
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