Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature論文筆記 論文地址：Causal Inferen...
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Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature論文筆記 -
曾水過jd、滴滴芒珠、快手，沒啥可說的晨继，渣渣打人工一枚俺孙。
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（二）：GBDT算法梳理GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一種采用加法模型（即基函數(shù)的線性組合）與前向分步算法并以決策樹作為基函數(shù)的提升方法滤港。通俗來說就是，...
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Boost-GBDT
GBDT也是集成學習Boosting家族的成員趴拧，但是卻和傳統(tǒng)的Adaboost有很大的不同溅漾。回顧下Adaboost著榴，我們是利用前一輪迭代弱學習器的誤差率來更新訓練集的權(quán)重添履，這...
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GBDT 算法GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代決策樹。GBDT 也是 Boosting 算法的一種脑又，但是和 AdaBoost 算法...
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生命是自由搏擊<br>幾次跌倒 就幾次爬起
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GBDT：梯度提升決策樹綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)问麸，是一種...
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每天叫醒我的，不是夢想哮笆，而是昨晚沒實現(xiàn)的那段代碼
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數(shù)據(jù)挖掘面試準備（1）|常見算法（logistic回歸来颤，隨機森林，GBDT和xgboost）9.25r早上面網(wǎng)易數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位稠肘，第一次面數(shù)據(jù)挖掘的崗位福铅，只想著能夠去多準備一些，體驗面這個崗位的感覺项阴，雖然最好心有不甘告終滑黔，不過繼續(xù)加油。 不過總的來看环揽，面試前有準備...
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用Python分析用戶消費行為這是一份用戶在一家CD網(wǎng)站上的消費記錄 1薯演、導入數(shù)據(jù) --對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計 可知用戶平均每筆訂單購買2.4個商品撞芍，中位數(shù)為2，75分位數(shù)為3跨扮，說明絕大部分訂單的購買量都不...
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Python 數(shù)據(jù)相關(guān)性分析
概述 在我們的工作中晶通，會有一個這樣的場景，有若干數(shù)據(jù)羅列在我們的面前哟玷，這組數(shù)據(jù)相互之間可能會存在一些聯(lián)系狮辽，可能是此增彼漲，或者是負相關(guān)巢寡，也可能是沒有關(guān)聯(lián)喉脖，那么我們就需要一種能...
