@王宇峰 您好匾竿，求含絕對(duì)值的函數(shù)導(dǎo)數(shù)，一般用零點(diǎn)分段法去絕對(duì)值匿沛，化為分段函數(shù)求導(dǎo)數(shù)港柜。
GBDT：梯度提升決策樹綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)痊项，是一種...
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@JoneNash_BJ 當(dāng)損失函數(shù)是MSE時(shí)动壤，直接求出最優(yōu)解需要滿足X是列滿秩的（X表示訓(xùn)練特征矩陣）萝喘，而且求矩陣的逆比較慢，因此最小二乘法求解存在局限性，可以采用梯度下降法近似求解阁簸。
GBDT：梯度提升決策樹
綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)爬早，是一種...
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@雪拉比 嗯嗯損失函數(shù)是mse的梯度提升樹是提升樹的一種特例。提升樹的損失函數(shù)還可以有其它如絕對(duì)值/Huber启妹。
GBDT：梯度提升決策樹
綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)筛严，是一種...
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Spark-MLlib-SVM源碼實(shí)現(xiàn)分析注：MLlib中的SVM只實(shí)現(xiàn)了線性二分類。沒有非線性（核函數(shù)）饶米，也沒有多分類和回歸桨啃。線性二分類的優(yōu)化過程類似于邏輯回歸。以下從三個(gè)方面進(jìn)行分析：（一）SVM的目標(biāo)函數(shù)檬输、損失...
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@Samuel_zx 不敢不敢优幸，很多段落文字摘抄或者參考《Spark大數(shù)據(jù)處理：技術(shù)、應(yīng)用與性能優(yōu)化》一書褪猛，一起向作者學(xué)習(xí)吧^_^
Spark-core-架構(gòu)及工作機(jī)制綜述
注：本文參考文獻(xiàn)有書籍《Spark大數(shù)據(jù)處理：技術(shù)、應(yīng)用與性能優(yōu)化》羹饰、RDD的Paper《Resilient Distributed Datasets: A Fault-To...
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Spark-core-架構(gòu)及工作機(jī)制綜述注：本文參考文獻(xiàn)有書籍《Spark大數(shù)據(jù)處理：技術(shù)伊滋、應(yīng)用與性能優(yōu)化》、RDD的Paper《Resilient Distributed Datasets: A Fault-To...
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Singleton-單例模式
【目錄】 一队秩、概述1笑旺、作用2、優(yōu)點(diǎn)3馍资、缺點(diǎn)4筒主、常見的應(yīng)用場景二、 五種實(shí)現(xiàn)方式1鸟蟹、餓漢式2乌妙、懶漢式3、雙重檢查鎖式4建钥、靜態(tài)內(nèi)部類實(shí)現(xiàn)方式5藤韵、枚舉方式三、如何選用四熊经、JDK里的...
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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)泽艘，是一種...
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Java虛擬機(jī)注：本文參考自《深入理解Java虛擬機(jī)：JVM高級(jí)特性與最佳實(shí)踐》及其它優(yōu)秀的博客，在此表示對(duì)這些作者們的感謝镐依。 一匹涮、Java虛擬機(jī)運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)區(qū) Java虛擬機(jī)在執(zhí)行Java...
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題目要求 ??Determine whether an integer is a palindrome. Do this without extra space.??題目翻譯...
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