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支持向量机SVM模型
       支持向量机的出发点是解决线性可分和近似线性可分的问题。在这个模型中,有一个很重要的隐含假设:每个数据的权重并不相同。除去少数几个支持向量(靠近分离超平面的数据),其他数据的权重其实等于0。也就是说,支持向量机在训练时并不会考虑所有数据,而只关心很难被“直线”分开的“异常点”。
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2022-11-26
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风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用
在评分卡建模流程中,WOE(Weight of Evidence)常用于特征变换,IV(Information Value)则用来衡量特征的预测能力。风控建模同学可能都很熟悉这两者的应用,但我们仍然可能疑惑诸如“如何调整WOE分箱?“、“WOE与LR之间的关系?”这些问题。
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2021-11-29
1.7K0
机器学习 | 随机森林推测泰坦尼克号存活概率
1、对于分类问题,最终结果等于在决策树预测结果中出现次数最多的类别。直观上,可以将每个决策树想象成一个人,而随机森林想象成一场投票,通过少数服从多数的原则取的最终的结果。
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2021-11-29
3580
机器学习 | 特征工程综述
数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程,它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限。
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2021-11-29
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机器学习十大算法
5 种监督学习技术:线性回归、Logistic 回归、CART(分类和决策树)、朴素贝叶斯法和 KNN
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2021-05-06
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机器学习 | GBDT
GBDT的全称是Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升树,在传统机器学习算法中,GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义,那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting和Decision Tree分别是什么?
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2021-05-06
4720
机器学习 | 决策树ID3算法
ID3是Quinlan于1979年提出的,是机器学习中一种广为人知的一个算法,它的提出开创了决策树算法的先河,而且是国际上最早最有影响的决策树方法
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2021-05-06
7470
如何给非专业人士讲解什么是深度学习?
从根本上说,深度学习和所有机器学习方法一样,是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。
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2020-03-09
5190
双DNN排序模型:在线知识蒸馏在爱奇艺推荐的实践
近年来随着人工智能的发展,深度学习开始在工业界不同场景落地。深度学习跟以前的机器学习模型相比,其中很重要的特点就是在于能在模型侧自动构建特征,实现端到端学习,效果也有明显提升,但新的问题如模型效果和推理效率的冲突也开始凸显。
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2020-02-25
1.8K0
新的深度学习模型可以准确识别睡眠阶段
New deep learning model can accurately identify sleep stages
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2020-02-24
5340
如何从零起步学习AI
所谓万丈高楼平地起,搞数据科学、机器学习或深度学习,一开始至少得学会跟计算机打交道吧,怎么跟计算机打交道呢?编程。
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2020-01-02
5530
什么是人工智能?人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗?
说起人工智能,我们总能听到一些其他的关键词,例如:机器学习、深度学习、数据挖掘、数据分析等等。那么到底什么是人工智能?人工智能又与这些词有什么直接或间接的关系呢?
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2019-12-30
1.4K0
XGBoost算法原理小结
作为GBDT的高效实现,XGBoost是一个上限特别高的算法,因此在算法竞赛中比较受欢迎。简单来说,对比原算法GBDT,XGBoost主要从下面三个方面做了优化:
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2019-12-20
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[论文解读]微信看一看实时Look-alike推荐算法
微信看一看的精选文章推荐(见下面图1)大家应该都用过,微信团队在今年发表了一篇文章来专门介绍精选推荐的算法实现细节(Real-time Attention based Look-alike Model,简称RALM算法),这就是我们这篇文章要讲解的内容。基于这篇文章(见参考文献1)的描述,再结合自己的理解,我来带大家一起解读一下这篇基于look-alike模型的实时推荐算法的核心亮点。
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2019-12-03
3K0
爱奇艺推荐系统
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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2019-11-13
1.4K0
西瓜书-绪论
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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2019-11-04
6170
特征工程
特征工程是用数学转换的方法将原始输入数据转换为用于机器学习模型的新特征。特征工程提高了机器学习模型的准确度和计算效率,体现在以下五个方面
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2019-08-29
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机器学习之Softmax回归模型
Softmax在机器学习中有非常广泛的应用,但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解,其实你了解了以后就会发现,Softmax计算简单,效果显著,非常好用。
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2018-08-24
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