機器學習常用面試題目集合

1.GBDT中的梯度是什麼對什麼的梯度？   L(yi, F(x) ) 對之前所有輪次tree的和的gradient 2. 給一個有m個樣本，n維特徵的數據集，如果用LR算法，那麼梯度是幾維? n維 3.同樣的m*n數據集，如果用GBDT，那麼梯度是幾維？m維？n維？m*n維？或者是與樹的深度有關？或者與樹的葉子節點的個數有關？ m維，還有就是gbdt在一階泰勒展開後需要添加正則化以防止naive

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