xgboost的出現(xiàn)，讓數(shù)據(jù)民工們告別了傳統(tǒng)的機器學習算法們：RF、GBM、SVM、LASSO........?，F(xiàn)在，微軟推出了一個新的boosting框架，想要挑戰(zhàn)xgbo...
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比XGBOOST更快--LightGBM介紹 -
iForest （Isolation Forest）孤立森林 異常檢測 入門篇iForest （Isolation Forest）孤立森林 是一個基于Ensemble的快速異常檢測方法，具有線性時間復雜度和高精準度，是符合大數(shù)據(jù)處理要求的state-o...
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0x14 異常挖掘，Isolation Forest摘要：iForest用于挖掘異常數(shù)據(jù)，如網絡安全中的攻擊檢測和流量異常分析，金融機構則用于挖掘出欺詐行為。算法對內存要求很低，且處理速度很快，其時間復雜度也是線性的。可以很好...
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PCA 的數(shù)學原理和可視化效果本文結構： 什么是 PCA 數(shù)學原理 可視化效果 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是機器學習中對數(shù)據(jù)...
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Tensorflow-2-Tensorboard使用
1c8b: 概述 機器學習如此復雜，訓練模型的時候，摸不清背后到底是如何運行的。自己設置的參數(shù)和關鍵變量，如果能看到在訓練時的變化情況，可以為后面的參數(shù)調優(yōu)階段提供很大的便利...
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決策樹、裝袋、提升和隨機森林決策樹是一種簡單、常用的基礎模型。之所以說它簡單，不僅因為它的思想原理簡單具體、貼近實際，它并不需要像線性回歸模型一樣用一個數(shù)學公式來表征，而是由規(guī)則來抽象。說它基礎，是因為...
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用python參加Kaggle的些許經驗總結最近擠出時間，用python在kaggle上試了幾個project，有點體會，記錄下。 Step1: Exploratory Data Analysis EDA，也就是對數(shù)據(jù)...
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記我的第一次Kaggle比賽Author: Shiyi001 && Bobbbb 眾所周知，Kaggle是一個全球知名的大數(shù)據(jù)競賽。能在Kaggle比賽中獲得一個好的名次，是對一個data scient...
