240 發(fā)簡(jiǎn)信
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  • fasttext文本分類(lèi)與原理

    預(yù)備知識(shí) 為了更好的理解fastText韧掩,我們先來(lái)了解一些預(yù)備知識(shí)。第一個(gè)是BoW模型联喘,也叫做詞袋模型。BoW模型(Bag of words)應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、信息檢索和圖...

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    XGBoost詳解

    Prerequisite: CART回歸樹(shù) CART回歸樹(shù)是假設(shè)樹(shù)為二叉樹(shù)糠涛,通過(guò)不斷將特征進(jìn)行分裂援奢。比如當(dāng)前樹(shù)結(jié)點(diǎn)是基于第j個(gè)特征值進(jìn)行分裂的,設(shè)該特征值小于s的樣本劃分為左...

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    各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用場(chǎng)景

    主要針對(duì)分類(lèi)器(Classifier)忍捡。 沒(méi)有最好的分類(lèi)器集漾,只有最合適的分類(lèi)器。 隨機(jī)森林平均來(lái)說(shuō)最強(qiáng)砸脊,但也只在9.9%的數(shù)據(jù)集上拿到了第一具篇,優(yōu)點(diǎn)是鮮有短板。 SVM的平均水...

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    Xgboost總結(jié)-論文閱讀和代碼解析

    xgboost是一個(gè)系統(tǒng)必考題:xgb和gbdt的區(qū)別 xgb重新定義了樹(shù)構(gòu)建時(shí)切割的標(biāo)準(zhǔn),以及子節(jié)點(diǎn)具體的取值一瞳抓、模型上: 1. 加了正則項(xiàng)(葉子結(jié)點(diǎn)的數(shù)量和score埃疫,s...

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    Word Embedding&word2vec

    最近新接觸文本分類(lèi)問(wèn)題,對(duì)于我來(lái)數(shù)第一個(gè)問(wèn)題就是Word Embedding這個(gè)詞到底是什么意思孩哑,因此也就開(kāi)始學(xué)習(xí)了相關(guān)知識(shí)http://licstar.net/archiv...

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