接下来，每天推送一道BAT面试题，日积月累，相信大家会从中学到一些东西。最后希望大家顺利拿到自己期盼已久的OFFER.
XGBoost是经典的提升树学习框架，其配套论文和PPT分享也相当经典，本文简单梳理其思路，原文见XGBoost原理简介。
最近，一直被GBDT和XGBOOST烦恼，产生了如下的问题，由此产生了这篇文章。
提升树是采用加法模型与前向分布算法进行提升的，是基于残差进行训练的。提升树分为回归树和二叉分类树，对于分类问题就是分类树(可以参考AdaBoost算法),对于回归问题就是回归树。至于为什么叫“提升”树？我的理解是因为是加法模型，相加进而为提升。
1、在另外一个公司实习相关，大概问了 20分钟，还是讲了很多东西的。从产品形态问到日活、每天的点击展示量，再到工作的具体内容，还有工程上的问题。
相信看到这篇文章的各位对XGBoost都不陌生，的确，XGBoost不仅是各大数据科学比赛的必杀武器，在实际工作中，XGBoost也在被各大公司广泛地使用。
XGBoost作为一个非常常用的算法，我觉得很有必要了解一下它的来龙去脉，于是抽空找了一些资料，主要包括陈天奇大佬的论文以及演讲PPT，以及网络上的一些博客文章，今天在这里对这些知识点进行整理归纳，论文中的一些专业术语尽可能保留不翻译，但会在下面写出自己的理解与解释。
算法实习生面经（nlp、数据挖掘、机器学习） 作者：酱油大大大 链接：https://www.nowcoder.com/discuss/155251?type=2&order=3&pos=7&page
，要求编程实现做到的时间复杂度最优。（其实就是Square Error下的回归树切分点计算，如何优化的问题）
XGBoost 简介 在大数据竞赛中,XGBoost霸占了文本图像等领域外几乎80%以上的大数据竞赛.当然不仅是在竞赛圈,很多大公司也都将XGBoost作为核心模块使用,好奇的人肯定都很想揭开这个神奇
本文介绍了XGBoost算法在技术社区中的实践应用，通过半监督学习和多任务学习场景下，结合数据挖掘、机器学习、深度学习等技术进行实践应用，并总结了XGBoost在半监督学习、多任务学习、数据挖掘、机器学习、深度学习等领域的技术发展和应用。
作者：雪伦_
本文主要针对xgboost的论文原文中的公式细节做了详细的推导，对建树过程进行详细分析。
本文作者Jasperyang，毕业于BUPT。本文原载于知乎专栏，AI 研习社授权转载。 Kaggle 的数据挖掘比赛近年来很火，以至于中国兴起了很多很多类似的比赛，做了两个这种类型的比赛了，Jdata 用户商品购买预测和用户位置精准预测，积累了相当多的比赛经验了，虽然两次成绩都不是特别好，59/4590和 179/2844。 这些比赛的套路从根本上都是一毛一样的，我下面可以和大家探讨一个大致的做题套路以及怎么往高分走的方向，但是总结来说这就是个拼体力的任务，和智力无关。（虽然锻炼了动手能力，极大强化了我在
集成学习是一种强大的机器学习范式，它通过构建并结合多个学习器来提高预测性能。其中，随机森林、AdaBoost 和 XGBoost 是集成学习领域中著名且广泛应用的方法。尽管这些方法共享一些基本概念，但它们在算法原理、损失函数、优化方法、应用场景以及优缺点等方面存在显著差异。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本文据此对XGBoost的原理做简单的介绍…
业务：深入理解所在行业的商业模式，从业务中发现motivation并进而改进模型算法的能力
从事数据挖掘相关工作的人肯定都知道XGBoost算法，这个曾经闪耀于数据挖掘竞赛的一代神器，是2016年由陈天齐大神所提出来的经典算法。本质上来讲，XGBoost算作是对GBDT算法的一种优化实现，但除了在集成算法理念层面的传承，具体设计细节其实还是有很大差别的。最近深入学习了一下，并简单探索了底层设计的数据结构，不禁感慨算法之精妙！聊作总结，以资后鉴！
Kaggle 的数据挖掘比赛近年来很火，以至于中国兴起了很多很多类似的比赛，做了两个这种类型的比赛了，Jdata 用户商品购买预测和用户位置精准预测，积累了相当多的比赛经验了，虽然两次成绩都不是特别好，59/4590和 179/2844。 这些比赛的套路从根本上都是一毛一样的，我下面可以和大家探讨一个大致的做题套路以及怎么往高分走的方向，但是总结来说这就是个拼体力的任务，和智力无关。（虽然锻炼了动手能力，极大强化了我在 sklearn 和 pandas 上的技能熟练度...） PART 1 : 怎么开始
你每天起床之前有两个选择，要么继续趴下做你没有做完的梦，要么拉开被子完成你没有完成的梦想。——杰森∙斯坦森
机器学习这么火，BAT等一线互联网大厂当然是最大的需求方，想要成为 BAT 的机器学习工程师吗，快来看看这些面试题吧。
本篇推文，是从一场比赛中学到的一些方法与技巧，分享给公众号的读者们！本文是预测因子的一部分内容。
机器之心整理 作者：蒋思源 近日，ApacheCN 开放了 XGBoost 中文文档项目，该项目提供了 XGBoost 相关的安装步骤、使用教程和调参技巧等中文内容。该项目目前已完成原英文文档 90% 的内容，机器之心简要介绍了该文档并希望各位读者共同完善它。 中文文档地址：http://xgboost.apachecn.org/cn/latest/ 英文文档地址：http://xgboost.apachecn.org/en/latest/ 中文文档 GitHub 地址：https://github.c
GBDT和xgb的目标函数是不同的，同时针对其目标函数中的误差函数 L(θ) 的拟合方式也有差异：
Additive tree models (ATMs)是指基础模型是树形结构的一类融合模型，可做分类、回归，很多经典的模型可以被看做ATM模型，比如Random forest 、Adaboost with trees、GBDT等。
尽管它最初并不是为处理时间序列而设计的，但在这种情况下，仍有许多人使用它。他们这样做正确吗？让我们来看看数学如何告诉我们有关该用例的信息。
xgboost 已然火爆机器学习圈，相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部，进而理解参数的含义，根据需要进行调参。 本文的目的就是让大家尽可能轻松地理解其内部原理。主要参考文献是陈天奇的这篇文章introduction to xgboost（https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/model.html）。在我看来，这篇文章是介绍xgboost最好的，没有之一。英语好的同学建议直接看英文，若有
求解答的问题：Data这个部门如何啊？hr说老大是项亮。知道AILab好像特别出名。。。 面经如下（有点粗略，有些问题想不起来了。。。抱歉）： 在北邮人上直接投的简历，得到面试机会，由于人在天津+各种事情，面试时间推了三次。。。hr小姐姐脾气太好了，点赞 技术面两面+hr一面+hr电话直接谈入职时间 一面（视频）50min： 讲自己写的论文，20min，如何用的LDA，讲解多臂赌博机，从基本的到我用到的，再到改进，论文中最重要的参考文献面试官很懂。。。聊得很细 xgboost原理，推导，调参，（由于kagg
XGBoost的威名想必大家都有所耳闻，它不仅是数据科学竞赛神器，在工业界中也被广泛地使用。本文给大家分享珍藏了多年的XGBoost高频面试题，希望能够加深大家对XGBoost的理解，更重要的是能够在找机会时提供一些帮助。
XGBOOST：简单来说是集成了很多个基学习器（如Cart决策树）的模型。它是集成学习的串行方式（boosting）的一种经典实现，是广泛应用在工业、竞赛上的一大神器。
文章内容可能会相对比较多，读者可以点击上方目录，直接阅读自己感兴趣的章节。
XGBoost在机器学习领域可谓风光无限，作为从学术界来的模范生，帮助工业界解决了许多实际问题，真可谓：
作者：milter 链接：https://www.jianshu.com/p/7467e616f227
作者：wei chris 链接：https://www.zhihu.com/question/62482926/answer/210794177
由于本文是基于面试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后文。 RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（Random Forest）。
由于本文是基于面试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后文。 RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者的代表是Bagg
由于本文是基于面试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后文。
二面面试官来了。是个算法大佬。是个专门做算法的。直接手出题，他说时间不多，就让我说思路。
XGBoost是当前炙手可热的算法，适合抽象数据的分析问题，在Kaggle等比赛中率获佳绩。市面上虽然有大量介绍XGBoost原理与使用的文章，但少有能清晰透彻的讲清其原理的。本文的目标是对XGBoost的原理进行系统而深入的讲解，帮助大家真正理解算法的原理。文章是对已经在清华达成出版社出版的《机器学习与应用》（雷明著）的补充。在这本书里系统的讲解了集成学习、bagging与随机森林、boosting与各类AdaBoost算法的原理及其实现、应用。AdaBoost与梯度提升，XGBoost的推导都需要使用广义加法模型，对此也有深入的介绍。
本文在写完GBDT的三篇文章后本来就想写的，但一直没有时间，终于刚好碰上需要，有空来写这篇关于xgboost原理以及一些实践的东西（这里实践不是指给出代码然后跑结果，而是我们来手动算一算整个xgboost流程）
为什么LR需要归一化或者取对数，为什么LR把特征离散化后效果更好，为什么把特征组合之后还能提升，反正这些基本都是增强了特征的表达能力，或者说更容易线性可分吧 naive bayes和logistic regression的区别http://m.blog.csdn.net/blog/muye5/19409615
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 这几天推送了机器学习的降维算法，总结了特征值分解法，奇异值分解法，通过这两种方法做主成分分析（PCA）。大家有想了解的，可以参考： 数据预处理：PCA原理推导 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析 数据降维处理：PCA之奇异值分解（SVD）介绍 数据降维：特征值分解和奇异值分解的实战分析 至此，已经总结了机器学习部分常
【磐创AI导读】：本文详细介绍了Xgboost的原理。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
XGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。因为XGBoost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。讲解其原理前，先讲解一下CART回归树。
《深度学习》（又称花书）可以说是深度学习与人工智能的入门宝典，也是许多开发者深度学习的必备课本。
对于XGBoost算法原理看陈天奇的PPT和一份算法实战指导文档就够了（文末附网盘链接）。
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