謝彥
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：山東
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論文閱讀：GBDT能否被深度學(xué)習(xí)取代——TabNet論文名稱(chēng)：《TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning》論文地址：https://arxiv.org/abs/1908....
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人生沒(méi)有早知道累奈，只有當(dāng)下酒贬派，眼前人
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XGBoost與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誰(shuí)更牛？XGBoost是Kaggle上的比賽神器澎媒，近些年在kaggle或天池比賽上時(shí)常能斬獲大獎(jiǎng)搞乏，不過(guò)這樣的歷史正在改變！最近幾年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)開(kāi)始從非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)延伸戒努，而且在...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何更有效地實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)请敦？在《XGBoost與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誰(shuí)更牛？》文章储玫，基于相同數(shù)據(jù)侍筛，對(duì)XGBoost和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）兩種方法進(jìn)行橫行比較。XGBoost是屬于Tree Model撒穷，只把分類(lèi)特征進(jìn)行數(shù)...
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