【数据挖掘】XGBoost面试题：与GBDT的区别？为什么使用泰勒二阶展开？为什么可以并行训练？为什么快？防止过拟合的方法？如何处理缺失值？
1、简单介绍XGB 是一种基于boosting增强策略的加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与训练样本真实值的残差。XGB对GBDT进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训练速度上有了巨大的提...
【数据挖掘】 GBDT面试题：其中基分类器CART回归树，节点的分裂标准是什么？与RF的区别？与XGB的区别？
1、简单介绍GBDT GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）梯度提升决策树，理解为梯度提升+决策树。利用最速下降的近似方法，利用损失函数的负梯度拟合基学习器。利用损失函数的负梯度，替代提升树算法中的残差，去拟合一个回归树。回归和分类基学习器都是CART回归树...
【数据挖掘】生成模型和判别模型的区别及优缺点
1 区别 （1）判别模型 学习P(x|y)。是用一个模型或函数直接拟合概率分布P(y|x)，拟合P(x|y)，是拟合从果到因的关系，即在Y发生的条件下，X发生的概率，对应实际训练中，是根据label来训练模型，再来判断类别，这种拟合出来的模型叫判别模型。 （2）生成模型 学习P(y|x)。公式拆解为三个部分 P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)P(X)�(�...
数据挖掘和数据仓库之间的区别
数据挖掘和仓储对于任何希望在全球或国家层面获得认可的组织来说都是必不可少的两个过程。这两种技术都有助于防止数据欺诈并提高管理统计数据和排名。数据挖掘用于依靠在数据仓库阶段收集的数据来检测重要模式。数据挖掘和数据仓库都被视为数据分析的一部分。但它们以不同的方式工作。本博客将探讨两者之间的差异，以及一个是否可以在没有另一个的情况下存在。数据挖掘 数据挖掘涉及查看大型数据集并找到模式。它是用于各个领....
数据挖掘与机器学习关系与区别
一、概念定义 机器学习：广泛的定义为 “利用经验来改善计算机系统的自身性能。”，事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的,因此机器学习需要设法对数据进行分析,这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一,并且为此而受到越来越多的关注。 数据挖掘：一种解释是“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”，顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数...
机器学习如何选择模型 & 机器学习与数据挖掘区别 & 深度学习科普
今天看到这篇文章里面提到如何选择模型，觉得非常好，单独写在这里。 更多的机器学习实战可以看这篇文章：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外关于机器学习与数据挖掘的区别， 参考这篇文章：https://www.zhihu.com/question/30557267 数据挖掘：也就是data min...
机器学习和数据挖掘的联系与区别
从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。 本文选自《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》 机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论.....
秒懂数据统计、数据挖掘、大数据、OLAP的区别
在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计的区别。 一、数据分析 数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂.....
数据挖掘与数据化运营实战. 2.2 统计分析与数据挖掘的主要区别
2.2 统计分析与数据挖掘的主要区别 统计分析与数据挖掘有什么区别呢？从实践应用和商业实战的角度来看，这个问题并没有很大的意义，正如“不管白猫还是黑猫，抓住老鼠才是好猫”一样，在企业的商业实战中，数据分析师分析问题、解决问题时，首先考虑的是思路，其次才会对与思路匹配的分析挖掘技术进行筛选，而不是先考虑到底是用统计技术还是用数据挖掘技术来解决这个问题。 从两者的理论来源来看，它们在很多情况下都是同....
数据挖掘与统计分析的区别
多元统计老师说：“数据挖掘是以统计分析为基础的，多数在采用统计分析的方法”。我有不同的观点，就写点东西出来，大家可以自己评述。 我们过去曾给予数据挖掘方法智能的生命力，把它看作商务智能重要的发展方向。但统计学作为一个学科是否应该关心它的发展。我们是否应该将它看成统计的一部分？那意味作什么？最起码它表明我们应该：在我们的杂志上发表这类文章...
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