謝彥
發(fā)簡信
IP屬地：山東
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論文閱讀：GBDT能否被深度學習取代——TabNet論文名稱：《TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning》論文地址：https://arxiv.org/abs/1908....
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人生沒有早知道，只有當下酒淳梦，眼前人
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XGBoost與神經網絡誰更牛艾船？XGBoost是Kaggle上的比賽神器，近些年在kaggle或天池比賽上時常能斬獲大獎玩般，不過這樣的歷史正在改變银觅！最近幾年神經網絡的優(yōu)勢開始從非結構數據向結構數據延伸，而且在...
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神經網絡如何更有效地實現傳統機器學習任務坏为？在《XGBoost與神經網絡誰更牛究驴？》文章，基于相同數據匀伏，對XGBoost和神經網絡（NN）兩種方法進行橫行比較洒忧。XGBoost是屬于Tree Model，只把分類特征進行數...
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