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2021年8月20日
推荐领域经典算法原理回顾 （LR / FMs / DT / GBDT / XGBoost）
摘要： 1. Linear Regression 以一元线性回归为例，该算法的中心思想是：找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合图中的数据点： 该模型可简写为：y = ax + b，我们需要根据已有的数据对(x, y)，找到最佳的参数a*, b* 。同理，在高维空间中，我们寻找的就是线性分割空间的高维超平面 阅读全文
posted @ 2021-08-20 20:41 云野Winfield 阅读(758) 评论(0) 推荐(0) 编辑