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2021年3月31日

贝叶斯网络(Bayesian Network)

摘要: 1. 对概率图模型的理解 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论,结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来。 如果用一个词来形容概率图模型(Probabilistic Graphical Model)的话,那就是“优雅”。对于一个实际 阅读全文

posted @ 2021-03-31 10:43 农夫三拳有點疼 阅读(1623) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年3月30日

支持向量机(SVM)

摘要: 1. 讲讲SVM 1.1 一个关于SVM的童话故事 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是众多监督学习方法中十分出色的一种,几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍。关于SVM,流传着一个关于天使与魔鬼的故事。 传说魔鬼和天使玩了一个游戏,魔鬼在桌上放了两种颜色的球。 阅读全文

posted @ 2021-03-30 15:08 农夫三拳有點疼 阅读(308) 评论(0) 推荐(0) 编辑

LightGBM

摘要: 1. LightGBM是什么东东 不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM,在三天之内GitHub上被star了1000次,fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”问题,被评价为“速度 阅读全文

posted @ 2021-03-30 13:47 农夫三拳有點疼 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑

XGBoost

摘要: 1. 什么是XGBoost XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。 说到XGBoost,不得不提GBDT(Gradient Boosting Decisio 阅读全文

posted @ 2021-03-30 13:38 农夫三拳有點疼 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑

梯度提升决策树(GBDT)

摘要: 1. 解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用的是Boosting的思想。 1.1 Boosting思想 Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式,各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠 阅读全文

posted @ 2021-03-30 13:29 农夫三拳有點疼 阅读(281) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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