摘要：
作者：许铁-巡洋舰科技链接：https://www.zhihu.com/question/37082800/answer/126430702来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 作者：许铁-巡洋舰科技链接：循环神经网络RNN打开手册 - 混沌巡洋舰 - 知乎专栏来源：知乎著作权归作者 阅读全文
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Word2Vec 作者、脸书科学家 Mikolov 文本分类新作 fastText：方法简单，号称并不需要深度学习那样几小时或者几天的训练时间，在普通 CPU 上最快几十秒就可以训练模型，得到不错的结果。 1. fastText 原理 fastText 方法包含三部分：模型架构、层次 Softmax 阅读全文
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转：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。 1. scikit-learn GBD 阅读全文
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利用GBDT模型构造新特征具体方法 数据挖掘入门与实战 公众号： datadw 实际问题中，可直接用于机器学**模型的特征往往并不多。能否从“混乱”的原始log中挖掘到有用的特征，将会决定机器学**模型效果的好坏。引用下面一句流行的话： 特征决定了所有算法效果的上限，而不同的算法只是离这个上限的距离 阅读全文
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在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章，转载记录一下： GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做 阅读全文
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1.FM背景 在计算广告中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果。在前面的相关博文中，我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法。对于特征组合来说，业界现在通用的做法主要有两大类：FM系列与Tree系列。今天，我们就来讲讲 阅读全文
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转载请注明本文链接：http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归（ Logistic Regression），而传统的批量（batch）算法无法有效地处理超大规模的数据集和数据流，google先后三年时间（ 阅读全文