Prerequisite: CART回歸樹 CART回歸樹是假設(shè)樹為二叉樹，通過不斷將特征進行分裂。比如當(dāng)前樹結(jié)點是基于第j個特征值進行分裂的同眯，...
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XGBoost詳解 -
xgboost如何處理缺失值通常情況下杰妓，我們?nèi)藶樵谔幚砣笔е档臅r候大多會選用中位數(shù)突诬、均值或是二者的融合來對數(shù)值型特征進行填補顿苇，使用出現(xiàn)次數(shù)最多的類別來填補缺失的類別特征界酒。 ...
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LightGBM原理分析1. Abstract 在之前我介紹過XGB模型葵第，這次想跟大家分享一下LightGBM這個模型绘迁。LightGBM論文的標(biāo)題為A Highly E...
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Xgboost算法理解上一篇文章講述了general GBDT的模型原理，鏈接：http://www.reibang.com/p/943fcb6d651a卒密。本文講述...
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邏輯回歸的兩種交叉熵損失函數(shù)
序 前面介紹了二分類與多分類情況下交叉熵損失的不同以及原因缀台，但是在二分類中，邏輯回歸的交叉熵損失函數(shù)同樣具有兩種形式哮奇，其原因是由類別取值所導(dǎo)致的...
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交叉熵損失函數(shù)轉(zhuǎn)自簡單的交叉熵損失函數(shù)膛腐，你真的懂了嗎？說起交叉熵損失函數(shù)「Cross Entropy Loss」屏镊，腦海中立馬浮現(xiàn)出它的公式： 1. 交叉熵損失...
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xgboost的原理沒你想像的那么難xgboost 已然火爆機器學(xué)習(xí)圈依疼，相信不少朋友都使用過。要想徹底掌握xgboost而芥，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理律罢。這樣才能將各個參數(shù)對應(yīng)到模型內(nèi)...
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深入淺出--梯度下降法及其實現(xiàn)梯度下降的場景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學(xué)解釋梯度下降算法的實例梯度下降算法的實現(xiàn)Further reading 本文將從一個下山的場景開始，先提...
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