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在表格数据上，为什么基于树的模型仍然优于深度学习？
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scikit-learn
深度学习
机器学习
学习方法
机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比较，总结出三点原因来解释这种现象。 深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。 基于树的模型不可微，不能与深度学习模块联合训练，因此创建特定于表格的深
机器之心
2022-08-25
967
0
Scikit-learn 更新至0.24版，这10个新特性你需要了解
scikit-learn
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
自 2007 年发布以来，Scikit-learn 已经成为 Python 领域非常重要的机器学习库，支持分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法，还包括了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。
机器之心
2021-02-23
707
0
机器学习第一步，这是一篇手把手的随机森林入门实战
数据分析
python
scikit-learn
机器学习
神经网络
作为数据科学家，我们可以通过很多方法来创建分类模型。最受欢迎的方法之一是随机森林。我们可以在随机森林上调整超参数来优化模型的性能。
机器之心
2020-02-24
917
0
用光点亮黑箱：微软开源可解释机器学习框架InterpretML
编程算法
api
开源
机器学习
scikit-learn
微软在可解释机器学习项目 InterpretML 的 GitHub 页面上这样写到。很显然，他们相信 InterpretML 会是打开机器学习黑箱的钥匙。
机器之心
2019-10-08
1.4K
0
模型转代码：XGBoost等模型也能快速转纯C或Java代码
python
java
scikit-learn
线性回归
那么转化为 Java/Python/C 源代码有什么用呢？想象一下如果我们使用 ML 框架（scikit-learn\XGBoost\LightGBM）训练了一个模型，现在我们希望把这个模型做成应用或嵌入到已有的模型中，那么我们肯定需要考虑这些问题：
机器之心
2019-03-15
1.7K
0
资源 | 你需要的Scikit-learn中文文档：步入机器学习的完美实践教程
scikit-learn
机器学习
apache
api
机器之心整理 参与：思源 Scikit-learn 中文文档已经由 ApacheCN 完成校对，这对于国内机器学习用户有非常大的帮助。该文档自 2017 年 11 月初步完成校对，目前很多细节都已经得到完善。该中文文档包含了分类、回归、聚类和降维等经典机器学习任务，并提供了完整的使用教程与 API 注释。入门读者也可以借此文档与教程从实践出发进入数据科学与机器学习的领域。 中文文档地址：http://sklearn.apachecn.org Scikit-learn 是基于 Python 的开源机器学习库，
机器之心
2018-05-08
824
0
教程 | 初学文本分析：用Python和scikit-learn实现垃圾邮件过滤器
python
scikit-learn
选自kdnuggets 机器之心编译 参与：王宇欣、吴攀 本文介绍了如何通过 Python 和 scikit-learn 实现垃圾邮件过滤的。对比和分析了两个分类器的结果：多项式朴素贝叶斯和支持向量机。 文本挖掘（text mining，从文本中导出信息）是一个广泛的领域，因为不断产生的巨量文本数据而已经得到了普及。情绪分析、文档分类、主题分类、文本概括、机器翻译等许多任务的自动化都已经通过机器学习得到了实现。 垃圾邮件过滤（spam filtering）是文档分类任务的入门级示例，其涉及了将电子邮件分为垃
机器之心
2018-05-08
1.6K
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“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！
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