初步認(rèn)識(shí)GBDT 個(gè)人理解：GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），梯度提升決策樹、再讀一遍：梯度，提升，決...
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從集成學(xué)習(xí)到GBDT與隨機(jī)森林 -
TensorFlowOnSpark 源碼解析
前言 這兩天琢磨了下spark-deep-learning和spark-sklearn兩個(gè)項(xiàng)目，但是感覺都不盡人如意。在training時(shí)，都需...
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機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)之XGBoost以下內(nèi)容屬于經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的建模模塊，建模模塊目前包括 lasso 和 XGBoost，文章內(nèi)容屬于 XGBoost。 建模 XGBoost 功能介紹...
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Scikit-learn使用總結(jié)
在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中，scikit-learn是一個(gè)功能強(qiáng)大的python包。在數(shù)據(jù)量不是過(guò)大的情況下，可以解決大部分問(wèn)題。學(xué)習(xí)使用sc...
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中文分詞項(xiàng)目總結(jié)
1）ICTCLAS 最早的中文開源分詞項(xiàng)目之一，由中科院計(jì)算所的張華平、劉群所開發(fā)，采用C/C++編寫，算法基于《基于多層隱馬模型的漢語(yǔ)詞法分析...
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交叉驗(yàn)證、留一交叉驗(yàn)證、自助法
機(jī)器學(xué)習(xí)包括許多算法：線性回歸、邏輯回歸、決策樹、SVM、隨機(jī)森林、GBDT等等。那么該如何評(píng)價(jià)某個(gè)算法在數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)呢？這里闡述3個(gè)評(píng)估方法...
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特征工程
文章主要參考于大神城東(部分認(rèn)為有問(wèn)題的地方進(jìn)行了修改) 1. 特征工程是什么？ 數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近了這個(gè)上線...
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判別分析上周介紹了聚類分析，聚類分析可以理解為，從一大堆眼、睛眉、耳朵、皮毛特征中，劃分出一類作為猴子，劃分出另一類為人，另一類為狗。判別分析則是已經(jīng)知...
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機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)：線性判別分析、主成分分析
如果學(xué)習(xí)分類算法，最好從線性的入手，線性分類器最簡(jiǎn)單的就是LDA，它可以看做是簡(jiǎn)化版的SVM，如果想理解SVM這種分類器，那理解LDA就是很有必...
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聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析
來(lái)自:帶呀帶尾呀(數(shù)據(jù)小生、數(shù)字營(yíng)銷、新媒體) 主成分分析與因子分析的區(qū)別 1. 目的不同： 因子分析把諸多變量看成由對(duì)每一個(gè)變量都有作用的一些...
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