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RNN用过吗用过：项目 Kaggle

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XGB和LGB区别：

只想到三点，特征排序，特征切分和直方图和全排序

说他们共同点较多小提一点，又小提了GBDT到XGB和LGB，然后扯了扯实际用这两个模型的感受，然后说只记得三点不同了，实际效果xgb不输LGB但是调参不好搞，而且LGB很快

(

1）更快的训练速度和更高的效率：LightGBM使用基于直方图的算法。

2）直方图做差加速：一个子节点的直方图可以通过父节点的直方图减去兄弟节点的直方图得到，从而加速计算。

3）更低的内存占用：使用离散的箱子(bins)保存并替换连续值导致更少的内存占用。

4）更高的准确率(相比于其他任何提升算法)：它通过leaf-wise分裂方法（在当前所有叶子节点中选择分裂收益最大的节点进行分裂，如此递归进行，很明显leaf-wise这种做法容易过拟合，因为容易陷入比较

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