1. foreword TSA比賽中，開始整的LR，把原始特征one-hot處理后輸入LR訓(xùn)練。過了段時(shí)間開始搞RF和XGB断序，再后面搞LightGBM。 2. lightGB...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：陜西
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lightGBM原理、改進(jìn)簡(jiǎn)述 如何看待lightGBM
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為什么有人說python的多線程是雞肋呢？
GIL blablabla concurrent blablabla 簡(jiǎn)單地說就是作為可能是僅有的支持多線程的解釋型語(yǔ)言（perl的多線程是殘疾利职，PHP沒有多線程），Pyth...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法中 GBDT 和 XGBOOST 的區(qū)別有哪些瘦癌？
傳統(tǒng)GBDT以CART作為基分類器猪贪，xgboost還支持線性分類器，這個(gè)時(shí)候xgboost相當(dāng)于帶L1和L2正則化項(xiàng)的邏輯斯蒂回歸（分類問題）或者線性回歸（回歸問題）讯私。傳統(tǒng)G...
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通俗热押、有邏輯的寫一篇說下Xgboost的原理，供討論參考初看Xgboost斤寇，翻了多篇博客發(fā)現(xiàn)關(guān)于xgboost原理的描述實(shí)在難以忍受桶癣，缺乏邏輯性，寫一篇供討論娘锁。 ——以下是拋磚引玉牙寞。 觀其大略，而后深入細(xì)節(jié)，一開始扎進(jìn)公式反正我是...
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XGBoost參數(shù)調(diào)優(yōu)完全指南（附Python代碼）
xgboost入門非常經(jīng)典的材料间雀，雖然讀起來比較吃力悔详，但是會(huì)有很大的幫助： 英文原文鏈接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/...
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Triplet Network, Triplet Loss及其tensorflow實(shí)現(xiàn)本文譯自O(shè)livier Moindrot的[blog](Triplet Loss and Online Triplet Mining in TensorFlow)，英語(yǔ)好的可...
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主題與轉(zhuǎn)換（Topics and Transformations）
如果想要開啟日志惹挟，別忘記設(shè)置： >>>importlogging>>>logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelnam...
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使用gensim和sklearn搭建一個(gè)文本分類器
總的來講茄螃，一個(gè)完整的文本分類器主要由兩個(gè)階段，或者說兩個(gè)部分組成：一是將文本向量化连锯，將一個(gè)字符串轉(zhuǎn)化成向量形式责蝠；二是傳統(tǒng)的分類器，包括線性分類器萎庭，SVM, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器等等...
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LDA算法的中心思想淺顯來講霜医，LDA方法的考慮是，對(duì)于一個(gè)多類別的分類問題驳规，想要把它們映射到一個(gè)低維空間肴敛，如一維空間從而達(dá)到降維的目的，我們希望映射之后的數(shù)據(jù)間吗购，兩個(gè)類別之間“離得越遠(yuǎn)”医男，且類別...
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Corpora and Vector Spaces （gensim翻譯）
====================正==========文==================== 如果你想記錄日志，請(qǐng)不要忘記設(shè)置： >>> import loggi...
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Gensim Tutorials
Preliminaries All the examples can be directly copied to your Python interpreter shell....
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Hidden Markov Model (HMM)定義隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model报账，HMM）是統(tǒng)計(jì)模型，它用來描述一個(gè)含有隱含未知參數(shù)的馬爾可夫過程埠偿。其難點(diǎn)是從可觀察的參數(shù)中確定該過程的隱含參數(shù)透罢。然后利...
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LDA小改進(jìn)（附源碼）
首先通俗的解釋下Topic模型LDA：假如我們需要寫一篇關(guān)于新上市汽車的文章，首先需要確定文章大概的主題冠蒋，比如要寫這輛汽車的動(dòng)力羽圃、外觀、內(nèi)飾抖剿。確定完主題之后朽寞，就要下筆了，下筆...
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數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法如果真要做全面介紹的話斩郎，有可能是一部專著的篇幅脑融。即使是做綜述性的介紹，一篇三五十頁(yè)的論文也可以寫成了孽拷。所以我一直想怎么能從頭到尾把這個(gè)問題logically串連起來吨掌。正好這段...
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分類算法之決策樹(Decision tree)3.1乃秀、摘要 在前面兩篇文章中肛著，分別介紹和討論了樸素貝葉斯分類與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)兩種分類算法。這兩種算法都以貝葉斯定理為基礎(chǔ)跺讯，可以對(duì)分類及決策問題進(jìn)行概率推斷枢贿。在這一篇文章中，將討...