Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature論文筆記 論文地址：Causal Inferen...
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Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature論文筆記 -
（二）：GBDT算法梳理GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一種采用加法模型（即基函數(shù)的線性組合）與前向分步算法并以決策樹作為基函數(shù)的提升方法希俩。通俗來說就是溅话，...
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Boost-GBDT
GBDT也是集成學(xué)習(xí)Boosting家族的成員迹冤，但是卻和傳統(tǒng)的Adaboost有很大的不同曲聂∷盗澹回顧下Adaboost畸肆，我們是利用前一輪迭代弱學(xué)習(xí)器的誤差率來更新訓(xùn)練集的權(quán)重宦芦，這...
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GBDT 算法GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代決策樹。GBDT 也是 Boosting 算法的一種轴脐，但是和 AdaBoost 算法...
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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)调卑，是一種...
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數(shù)據(jù)挖掘面試準(zhǔn)備（1）|常見算法（logistic回歸，隨機(jī)森林大咱，GBDT和xgboost）9.25r早上面網(wǎng)易數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位恬涧，第一次面數(shù)據(jù)挖掘的崗位，只想著能夠去多準(zhǔn)備一些碴巾，體驗面這個崗位的感覺溯捆，雖然最好心有不甘告終，不過繼續(xù)加油厦瓢。 不過總的來看提揍，面試前有準(zhǔn)備...
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用Python分析用戶消費(fèi)行為這是一份用戶在一家CD網(wǎng)站上的消費(fèi)記錄 1、導(dǎo)入數(shù)據(jù) --對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計 可知用戶平均每筆訂單購買2.4個商品煮仇，中位數(shù)為2劳跃，75分位數(shù)為3，說明絕大部分訂單的購買量都不...
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Python 數(shù)據(jù)相關(guān)性分析
概述 在我們的工作中浙垫，會有一個這樣的場景刨仑，有若干數(shù)據(jù)羅列在我們的面前强重，這組數(shù)據(jù)相互之間可能會存在一些聯(lián)系，可能是此增彼漲贸人，或者是負(fù)相關(guān)间景，也可能是沒有關(guān)聯(lián)，那么我們就需要一種能...
