綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種...
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GBDT：梯度提升決策樹 -
K-Means聚類算法理論與代碼實踐簡介 K均值聚類悬荣，也叫做K-Means Clustering淮悼，是一種著名的用于分類問題的無監(jiān)督機器學習聚類算法。聚類是針對給定的樣本腔长， 依靠它們特征的相似度或者距離秆吵，將其歸到...
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Visual Transformer (ViT)模型結構以及原理解析簡介 Visual Transformer (ViT) 出自于論文《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE...
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Transformer模型詳細介紹簡介 Transformer出自于Google于2017年發(fā)表的論文《Attention is all you need》[https://arxiv.org/abs/170...
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Visual Transformer (ViT) 代碼實現(xiàn) PyTorch版本簡介 本文的目的是通過實際代碼編寫來實現(xiàn)ViT模型样傍，進一步加對ViT模型的理解调煎，如果還不知道ViT模型的話镜遣，可以先看下博客[http://www.reibang.com/p...
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集成學習——Bagging和Boosting簡介 集成學習，顧名思義就是將多種學習器或算法結合在一起士袄，共同做出決策悲关。這符合人類集思廣益的做法，在業(yè)界也是應用最為廣泛的方法之一窖剑。注意坚洽，集成學習的本質是如何找到不同的模型戈稿，...
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機器學習中的特征工程（五）---- 特征選擇方法
簡介 大概是今年6月份參加微信大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽的時候西土，我才開始認識到特征選擇也是機器學習中非常重要的一環(huán)。在諸如CTR等比賽中鞍盗，原始特征往往是不足以挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的信息的需了，因此...
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ID3、C4.5般甲、CART決策樹生成算法總結簡介 決策樹模型是最常見的機器學習方法之一肋乍，也是入門機器學習必須掌握的知識。決策樹模型呈現(xiàn)樹形結構敷存，在分類問題中墓造，表示基于特征對實例進行分類的過程堪伍。它可以認為是if-then...
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機器學習中的特征工程（四）---- 特征離散化處理方法簡介 特征離散化指的是將連續(xù)特征劃分離散的過程：將原始定量特征的一個區(qū)間一一映射到單一的值。離散化過程也被表述成分箱（Binning）的過程觅闽。特征離散化常應用于邏輯回歸和金融...