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-欢迎 加入AI技术专家社群>> 一、主要目的 虽然大多数Kaggle竞赛获胜者使用各种模型的叠加/集合,但是一个特定的模式是大部分集合的部分是梯度提升(GBM)算法的一些变体。以最新的Kaggle比赛获胜者为例:Michael Jahrer的解决方案是在安全驾驶的预测中的表示学习。他的解决方案是6个模型的混合。1 个LightGBM(GBM的变体)和5个神经网络。虽然他的成功归因于他为结构化数据发明的新的半监督学习,但梯度提升模型也发挥了作用。 尽管GBM被广泛使用,许多从业人员仍然将其视为复杂的黑盒算法
企鹅号小编
2018-01-30
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