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發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：河南
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多分類(lèi)任務(wù)中標(biāo)簽平滑 -
關(guān)于lightgbm處理category特征的理解
之前一直使用的集成回歸樹(shù)模型都是RF脂倦，Xgboost愧怜，GBDT這三個(gè)竹祷，其中RF是bagging思想厚脉，Xgboost和GBDT是boosting思想央拖。但是在嘗試了微軟開(kāi)源的Li...
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收集秋招過(guò)程中垫桂，算法崗位同學(xué)的復(fù)習(xí)筆記或是感悟心得
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從參數(shù)空間到函數(shù)空間理解GBDT+XGBoost內(nèi)容摘要 泰勒公式 最優(yōu)化方法梯度下降法牛頓法 從參數(shù)空間到函數(shù)空間從Gradient descend到Gradient boosting從Newton's method到N...
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xgboost的原理沒(méi)你想像的那么難xgboost 已然火爆機(jī)器學(xué)習(xí)圈粟按，相信不少朋友都使用過(guò)诬滩。要想徹底掌握xgboost，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理钾怔。這樣才能將各個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)到模型內(nèi)部碱呼，進(jìn)而理解參數(shù)的含義，根據(jù)需...
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Chapter 2.2 各種Loss Function的比較本小節(jié)介紹一些常見(jiàn)的loss函數(shù) 1. l1_loss&l2_loss 衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差程度的最常見(jiàn)的loss： 誤差的L1范數(shù)和L2范數(shù) 因?yàn)長(zhǎng)1范數(shù)在誤差接近0的...
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Keras實(shí)現(xiàn)基于MSCNN的人群計(jì)數(shù)對(duì)圖片中的物體進(jìn)行計(jì)數(shù)是一個(gè)非常常見(jiàn)的場(chǎng)景，尤其是對(duì)人群或者車(chē)輛計(jì)數(shù)矾利，通過(guò)計(jì)數(shù)我們可以獲得當(dāng)前環(huán)境的流量與擁擠狀況」昧眩現(xiàn)有的人群計(jì)數(shù)方法通常可以分為兩類(lèi)：基于檢測(cè)的方法和基于回...
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Keras深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)-- Policy Network與DQN實(shí)現(xiàn)最近在接觸一些關(guān)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)的內(nèi)容添忘，本文是學(xué)習(xí)DRL過(guò)程中對(duì)Demo的復(fù)現(xiàn)與理解。相關(guān)原理推薦李宏毅的Q-Learning強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程茴厉。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)中有...
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[高中生也能看懂的算法邏輯1] 下一個(gè)排列很多人都覺(jué)得學(xué)習(xí)算法矾缓，并木有什么卵用怀酷，因?yàn)橛X(jué)得生活上用不到。然而開(kāi)始學(xué)習(xí)編程的時(shí)候嗜闻，學(xué)算法蜕依，到了高級(jí)工程師的時(shí)候，依然要學(xué)習(xí)算法琉雳。因?yàn)楣こ處煂?duì)時(shí)間和空間的衡量尤為重要样眠。這里教...
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行測(cè)大禮包—（數(shù)字推理題725道詳解）
【1】7，9翠肘，-1檐束，5，( ) A锯茄、4厢塘；B茶没、2肌幽；C、-1抓半；D喂急、-3 分析:選D，7+9=16笛求；9+（-1）=8廊移；（-1）+5=4；5+（-3）=2 , 16探入，8狡孔，4，2等比 ...
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如何用人工智能預(yù)測(cè)股票(完整項(xiàng)目)本文由 沈慶陽(yáng) 所有,轉(zhuǎn)載請(qǐng)與作者取得聯(lián)系! 前言 十分鐘實(shí)現(xiàn)人工智能股價(jià)預(yù)測(cè)蜂嗽，是一個(gè)深度學(xué)習(xí)的練習(xí)項(xiàng)目苗膝。其通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)過(guò)去幾年與某只股票相關(guān)的K線(xiàn)走勢(shì)植旧、公司相關(guān)報(bào)...
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讀萬(wàn)卷書(shū)病附，行萬(wàn)里路问窃。<br><br>記錄那些讀過(guò)的書(shū)籍。
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智能客服問(wèn)題相似度算法設(shè)計(jì)——第三屆魔鏡杯大賽第12名解決方案目錄： 一完沪、比賽介紹 二域庇、數(shù)據(jù)介紹 三、解決方案 （一）問(wèn)題分析 （二）數(shù)據(jù)探索 （三）模型 （四）調(diào)參 （五）特征工程 （六）模型集成 （七）后處理 四、比賽總結(jié) （一）比...
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Siamese network 孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--一個(gè)簡(jiǎn)單神奇的結(jié)構(gòu)名字的由來(lái) Siamese和Chinese有點(diǎn)像听皿。Siam是古時(shí)候泰國(guó)的稱(chēng)呼咕别，中文譯作暹羅。Siamese也就是“暹羅”人或“泰國(guó)”人写穴。Siamese在英語(yǔ)中是“孿生”惰拱、“連...
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