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文章/答案/技术大牛

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编程

写写文章，造造轮子，推荐几篇文章的专栏~

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从零开始学习Gradient Boosting算法

编程算法决策树线性回归机器学习监督学习

-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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用Python进行速度预测

编程算法 https 网络安全线性回归

这次分享一段数据特征挖掘准备工作的套路~ 数据格式是这样的： 📷 task 预测值：速度特征值： Region 区域 Length 长度Volume 流量 Median 中央分隔形式 Separator 机非分隔形式 CrossingO 路段起点行人过街形式 CrossingD 路段终点行人过街形式 Access 接入口数量数字型变量有length，volume，出入口数量类别型变量有地区，中央分隔带，机非分隔带，路段开始和结束处的行人过街方式框架单变量研究多变量研究数据

企鹅号小编

2018-01-25

1.5K0

Python环境下的8种简单线性回归算法

python 线性回归编程算法

选自Medium 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译参与：晏奇、刘晓坤本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预

企鹅号小编

2018-01-11

1.5K0

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