超级女王XGBoost到底“绝”在哪里？( 八 )_全文共3492字

4. Boosting：这是一种动态评估方法，每位面试官根据前一位面试官的反馈，改变评估标准。通过部署更加动态的评估流程， “提高”面试流程的效率。

5. Gradient Boosting：这是Boosting的一种特殊情况，通过梯度下降算法将误差最小化，打个比方说，就好比战略咨询公司利用面试案例，剔除不合格的候选人。

6. XGBoost：将XGBoost视为强化版的的gradient boosting ，毕竟extreme不是随随便便就能“冠”名的。它是软件和硬件优化技术的完美结合，可在最短的时间内，使用较少的计算资源，得到较为出色的结果。

XGBoost为什么这么“绝”？

XGBoost之所以能叫XGBoost ，因为她够“绝”（够Extreme）。

XGBoost和Gradient Boosting Machines（GBMs）都是基于决策树的集合方法，通过梯度下降架构来提升较弱学习者（通常是CARTs）。通过系统优化和算法增强， XGBoost进一步改进了基础GBM框架。

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