上一页 1 ··· 8 9 10 11 12 13 下一页
摘要: 什么是竞品分析? 顾名思义,是对竞争对手的产品进行比较分析的过程,一种带有主观性的横向分析过程;通过对多个产品的整体架构、功能、商业模式、产品策略等多维度的横向对比分析,从而获得目的性的结论。那如何分析呢?我们这里按照下面几个点来一一展开:**明确目的,行业分析,确定竞品,确定维度,搜索数据,对比分析,输出结论。** 阅读全文
posted @ 2024-09-05 23:42 Mephostopheles 阅读(104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,是一种迭代的决策树算法,又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),它通过**构造一组弱的学习器(树),并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。**该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。 阅读全文
posted @ 2024-09-04 16:32 Mephostopheles 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 回归树其实是将输入空间划分为$M$个单元,每个区域的输出值是该区域内所有点$y$值的平均数 阅读全文
posted @ 2024-09-04 10:59 Mephostopheles 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 记一次我的博客园页面突然无法显示markdown数学公式,之前都还好好的,今天突然给我数学公式卡没了...... 阅读全文
posted @ 2024-09-03 21:55 Mephostopheles 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 随机森林是一种**由决策树构成的(并行)集成算法**,属于Bagging类型,通过组合多个弱分类器,最终结果通过投票或取均值,使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能,同时也有很好的稳定性,广泛应用在各种业务场景中。随机森林有如此优良的表现,主要归功于「随机」和「森林」,一个使它具有抗过拟合能力,一个使它更加精准。 阅读全文
posted @ 2024-09-03 19:13 Mephostopheles 阅读(165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 决策树(Decision tree)是基于已知各种情况(特征取值)的基础上,通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式,是常用的有监督的分类算法(也就是带有标签的训练数据集训练的,比如后文中使用到的训练集中的好瓜坏瓜就是标签,形容瓜的就是特征) 阅读全文
posted @ 2024-09-03 16:56 Mephostopheles 阅读(663) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: yoga联想电脑黑屏 阅读全文
posted @ 2024-09-02 19:55 Mephostopheles 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第一次接触bpaas,个人学习用,基于我们的一个印章加密合同管理的Bpaas平台的架构设计 阅读全文
posted @ 2024-08-28 16:43 Mephostopheles 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出$Y$和特征$X$之间的关系(决策函数$Y=f(x)$或者条件分布 $P(Y|X)$。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出$Y$和特征$X$的联合分布$P(X,Y)$,进而通过$P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}$计算得出结果判定 阅读全文
posted @ 2024-08-27 17:53 Mephostopheles 阅读(74) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性回归与分类,Sigmoid 函数与决策边界,梯度下降与优化,正则化与缓解过拟合 阅读全文
posted @ 2024-08-27 15:16 Mephostopheles 阅读(214) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 ··· 8 9 10 11 12 13 下一页