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美團(tuán)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐第四章-模型融合總結(jié)思維導(dǎo)圖如下： 模型融合是一種有效提升機(jī)器學(xué)習(xí)效果的方法，通過構(gòu)建并融合多個(gè)模型來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)。模型融合主要包含兩個(gè)階段：構(gòu)建若干單模型和模型融...
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美團(tuán)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐第三章-常用模型總結(jié)
本章主要介紹了三種在工業(yè)界和美團(tuán)應(yīng)用十分廣泛的模型-邏輯回歸、場(chǎng)感知因子分解機(jī)、梯度提升樹。 1、邏輯回歸 關(guān)于邏輯回歸的原理，想必大家都很清楚...
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美團(tuán)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐第二章-特征工程總結(jié)思維導(dǎo)圖如下： 在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，特征工程扮演重要的角色，可以說特征工程時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。我們都知道，數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的上限，而...
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美團(tuán)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐第一章-問題建模總結(jié)思維導(dǎo)圖如下： 機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題的通用流程 問題建模-特種工程-模型選擇-模型融合。 問題建模應(yīng)包含三方面的內(nèi)容：評(píng)估指標(biāo)、樣本選擇、交叉驗(yàn)證。...
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殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet網(wǎng)絡(luò)原理及實(shí)現(xiàn)論文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 1、引言-深度網(wǎng)絡(luò)的退化問題 在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，從經(jīng)驗(yàn)來(lái)...
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時(shí)間序列分解1、時(shí)間序列分解 1.1 時(shí)間序列的組成部分 一個(gè)時(shí)間序列往往是一下幾類變化形式的疊加或耦合：長(zhǎng)期趨勢(shì)(Secular trend,T)，季節(jié)變...
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樹模型缺失值處理總結(jié)
本篇文章來(lái)總結(jié)一下樹模型缺失值處理的方法 1、決策樹 對(duì)普通的決策樹來(lái)說，缺失值需要注意三個(gè)方面的問題： 在選擇分裂屬性的時(shí)候，訓(xùn)練樣本存在缺失...
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Maxout激活函數(shù)原理及實(shí)現(xiàn)1、原理簡(jiǎn)介 maxout激發(fā)函數(shù)，則其隱含層節(jié)點(diǎn)的輸出表達(dá)式為： 這里的W是3維的，尺寸為d*m*k，其中d表示輸入層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，m表示隱含層...
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一文搞懂DNN反向傳播！本文主要整理自下面的幾篇博客：1、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）反向傳播算法(BP)：https://www.cnblogs.com/pinard/p/...
