机器之心

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决策树

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线性模型已退场,XGBoost时代早已来

我对十五年前第一天工作的情况还记忆犹新。彼时我刚毕业,在一家全球投资银行做分析师。我打着领带,试图记住学到的每一件事。与此同时,在内心深处,我很怀疑自己是否可以...

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ThunderGBM:快成一道闪电的梯度提升决策树

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 CatBoos...

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教程 | 算法太多挑花眼?教你如何选择正确的机器学习算法

机器学习既是一门科学,也是一种艺术。纵观各类机器学习算法,并没有一种普适的解决方案或方法。事实上,有几个因素会影响你对机器学习算法的选择。

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入门 | 机器学习第一课:决策树学习概述与实现

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深度森林第三弹:周志华组提出可做表征学习的多层梯度提升决策树

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从语义上理解卷积核行为,UCLA朱松纯等人使用决策树量化解释CNN

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斯坦福完全可解释深度神经网络:你需要用决策树搞点事

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学界 | DeepMind提出Rainbow:整合DQN算法中的六种变体

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从决策树到随机森林:树型算法的原理与实现

选自Github.io 作者:Sadanand Singh 机器之心编译 基于树(Tree based)的学习算法在数据科学竞赛中是相当常见的。这些算法给预测模...

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学界 | Hinton提出泛化更优的「软决策树」:可解释DNN具体决策

选自arXiv 机器之心编译 参与:刘晓坤、黄小天 近日,针对泛化能力强大的深度神经网络(DNN)无法解释其具体决策的问题,深度学习殿堂级人物 Geoffrey...

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如何解读决策树和随机森林的内部工作机制?

选自 Pivotal 机器之心编译 参与:Panda 随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型,往往可以得到准确的结果。但是,随机森林...

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