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如果你还不清楚特征缩放&特征编码的作用，不妨看看这篇文章
特征工程
https
网络安全
编程算法
决策树
如果你你正在学习机器学习，那么特征工程必不可少，特征缩放和特征编码刚是其中的一项，如果你之前不了解，那么希望这边文章能对你有所启发。关于特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。
abs_zero
2019-05-05
1.7K
0
ThunderGBM：快成一道闪电的梯度提升决策树
https
linux
网络安全
决策树
机器学习
尽管近年来神经网络复兴并大为流行，但提升算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。目前代表性的提升方法有 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 等，本文介绍一项新的开源工作，它构建了另一种基于 GPU 的极速梯度提升决策树和随机森林算法。
abs_zero
2019-05-05
424
0
Quora上的大牛们最喜欢哪种机器学习算法?
机器学习
深度学习
决策树
人工智能
大数据
Carlos Guestrin，亚马逊计算机科学机器学习教授，Dato公司ceo及创始人 （Dato原名GraphLab，大数据分析云服务平台）
abs_zero
2019-05-05
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0
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