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参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念 阅读全文
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参考资料： 珍藏版 | 20道XGBoost面试题 推荐系统面试题之机器学习（一） 树模型 1. 简单介绍一下XGBoost2. XGBoost与GBDT有什么不同3. XGBoost为什么使用泰勒二阶展开4. XGBoost为什么可以并行训练5. XGBoost为什么快6. XGBoost防止过拟 阅读全文
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参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可更加了解Xgboost)： 1.对xgboost的理解(参考资料1和4是我认为对Xgboost理解总结最透彻的两篇文章，其根据作者paper总结!) 2.手动还原XGBoost实例过程(提供了一个实例，方便读者更加了解算法过程) 3. 阅读全文
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参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读)： 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csd 阅读全文
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参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解决策树)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com/Vay-ke 阅读全文
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参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解LR)： (1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2).逻辑回归与交叉熵 (3).https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html (4) 阅读全文
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参考资料：梯度下降优化算法总结(必看！！！！！！！) 梯度下降法（Gradient Descent）推导和示例(必看！！！) 梯度下降法 (Gradient Descent Algorithm，GD) 是为目标函数J(θ)，如代价函数(cost function), 求解全局最小值（Global M 阅读全文