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  • 數(shù)據(jù)清洗

    數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 查看數(shù)據(jù)類型data.dtypes 將不同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換data['id'].astype(type_name) # str,...

  • XGB算法梳理

    算法原理 XGB(extreme gradient boosting)是GBDT的一種工業(yè)實(shí)現(xiàn),也是通過不斷增加新樹,擬合偽殘差去降低損失函數(shù)。...

  • Resize,w 360,h 240
    GBDT算法梳理

    前向分布算法 負(fù)梯度擬合 使用負(fù)梯度作為偽殘差擬合決策樹。 損失函數(shù) 均方誤差 回歸 二分類,多分類 正則化 優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn) 預(yù)測精度高 適合低維...

  • 隨機(jī)森林算法梳理

    集成學(xué)習(xí)概念集成學(xué)習(xí)就是組合多個弱監(jiān)督模型以期得到一個更好更全面的強(qiáng)監(jiān)督模型,集成學(xué)習(xí)潛在的思想是即便某一個弱分類器得到了錯誤的預(yù)測,其他的弱分...

  • 模型評估

    問題 驗(yàn)證方法 有哪些? 當(dāng)樣本數(shù)趨向于無窮時,自助法中大概有多少樣本未被選出? 超參數(shù) 如何調(diào)優(yōu)? 余弦距離 什么是? 余弦距離和歐式距離的區(qū)...

  • 特征工程

    問題 特征歸一化 為什么要進(jìn)行特征歸一化? 方法? 使用場景? 離散型特征處理 為什么要處理? 方法? 特征組合 什么是? 方法? 存在的問題?...

專題公告

算法崗準(zhǔn)備階段

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