發(fā)簡(jiǎn)信
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lightGBM原理、改進(jìn)簡(jiǎn)述 如何看待lightGBM
1. foreword TSA比賽中，開(kāi)始整的LR，把原始特征one-hot處理后輸入LR訓(xùn)練。過(guò)了段時(shí)間開(kāi)始搞RF和XGB，再后面搞Light...
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為什么有人說(shuō)python的多線程是雞肋呢？
GIL blablabla concurrent blablabla 簡(jiǎn)單地說(shuō)就是作為可能是僅有的支持多線程的解釋型語(yǔ)言（perl的多線程是殘疾...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法中 GBDT 和 XGBOOST 的區(qū)別有哪些？
傳統(tǒng)GBDT以CART作為基分類(lèi)器，xgboost還支持線性分類(lèi)器，這個(gè)時(shí)候xgboost相當(dāng)于帶L1和L2正則化項(xiàng)的邏輯斯蒂回歸（分類(lèi)問(wèn)題）或...
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通俗、有邏輯的寫(xiě)一篇說(shuō)下Xgboost的原理，供討論參考初看Xgboost，翻了多篇博客發(fā)現(xiàn)關(guān)于xgboost原理的描述實(shí)在難以忍受，缺乏邏輯性，寫(xiě)一篇供討論。 ——以下是拋磚引玉。 觀其大略，而后深...
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XGBoost參數(shù)調(diào)優(yōu)完全指南（附Python代碼）
xgboost入門(mén)非常經(jīng)典的材料，雖然讀起來(lái)比較吃力，但是會(huì)有很大的幫助： 英文原文鏈接:https://www.analyticsvidhya...
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Triplet Network, Triplet Loss及其tensorflow實(shí)現(xiàn)本文譯自O(shè)livier Moindrot的[blog](Triplet Loss and Online Triplet Mining in Te...
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主題與轉(zhuǎn)換（Topics and Transformations）
如果想要開(kāi)啟日志，別忘記設(shè)置： >>>importlogging>>>logging.basicConfig(format='%(asctime...
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使用gensim和sklearn搭建一個(gè)文本分類(lèi)器
總的來(lái)講，一個(gè)完整的文本分類(lèi)器主要由兩個(gè)階段，或者說(shuō)兩個(gè)部分組成：一是將文本向量化，將一個(gè)字符串轉(zhuǎn)化成向量形式；二是傳統(tǒng)的分類(lèi)器，包括線性分類(lèi)器...
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LDA算法的中心思想淺顯來(lái)講，LDA方法的考慮是，對(duì)于一個(gè)多類(lèi)別的分類(lèi)問(wèn)題，想要把它們映射到一個(gè)低維空間，如一維空間從而達(dá)到降維的目的，我們希望映射之后的數(shù)據(jù)間，兩...