树模型集成学习 集成学习主要有两个思想，分别是bagging和boosting。树模型的集成模型都是使用树作为基模型，最常用的cart树，常见的集成模型有RandomForest、GBDT、Xgboost、Lightgbm、Catboost。 概要介绍 RandomForest 随机森林(Random Forest,RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建Bagg

SVM面试题 1. SVM直观解释 SVM，Support Vector Machine，它是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；其还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。其学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题。其学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 这里涉及了几个概念，二分类模型，线性分类器，间隔最大化

一、比亚迪5月份即将推出第五代DMi技术 近日，比亚迪举行了2023年财报投资人沟通会。会议纪要显示，比亚迪董事长王传福在会上透露，今年5月将推出第五代DMI混动技术，预计馈电油耗将降至2.9升/百公里，而满油满电续航将达到2000公里。 王传福表示，目前由于车型供不应求的局面，公司计划逐步根据市场情况在5月份推出第五代DMI车型。他认为，第五代DMI车型的热度有望持续1~2年。 值得一

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