腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
机器学习与统计学
专栏成员
举报
822
文章
1169098
阅读量
97
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章(822)
编程算法(282)
机器学习(206)
python(161)
神经网络(157)
深度学习(135)
https(111)
人工智能(106)
网络安全(97)
数据分析(61)
r 语言(50)
github(45)
模型(43)
git(37)
数据(33)
开源(29)
决策树(29)
numpy(28)
线性回归(27)
matlab(25)
tensorflow(22)
数据库(19)
http(19)
sql(17)
大数据(14)
云计算(13)
函数(12)
性能(12)
pytorch(11)
数据结构(11)
工作(10)
scikit-learn(9)
数据可视化(9)
工具(9)
云数据库 SQL Server(8)
监督学习(8)
keras(8)
windows(8)
论文(8)
数学(8)
NLP 服务(7)
c++(7)
javascript(7)
html(7)
api(7)
linux(7)
网站(7)
数据处理(7)
chatgpt(7)
统计(7)
数据挖掘(6)
java(6)
批量计算(6)
腾讯云测试服务(6)
markdown(6)
gpt(6)
css(5)
ide(5)
文件存储(5)
图像处理(5)
游戏(5)
缓存(5)
爬虫(5)
hadoop(5)
卷积神经网络(5)
kernel(5)
anaconda(5)
部署(5)
测试(5)
c 语言(4)
php(4)
bash(4)
node.js(4)
unix(4)
mapreduce(4)
容器(4)
强化学习(4)
正则表达式(4)
机器人(4)
学习方法(4)
基础(4)
教程(4)
算法(4)
优化(4)
自动驾驶(3)
go(3)
bootstrap(3)
打包(3)
命令行工具(3)
yarn(3)
shell(3)
图像识别(3)
scrapy(3)
腾讯云开发者社区(3)
特征工程(3)
data(3)
excel(3)
openai(3)
plot(3)
shift(3)
变量(3)
博客(3)
翻译(3)
技巧(3)
开发(3)
设计(3)
实践(3)
视频(3)
数据科学(3)
索引(3)
原理(3)
官方文档(2)
actionscript(2)
xml(2)
json(2)
云数据库 Redis(2)
postgresql(2)
vba(2)
搜索引擎(2)
中文分词(2)
apache(2)
访问管理(2)
视频处理(2)
企业(2)
serverless(2)
存储(2)
自动化(2)
无人驾驶(2)
hive(2)
opencv(2)
微信(2)
fpga(2)
jupyter(2)
pandas(2)
pivot(2)
precision(2)
random(2)
spss(2)
table(2)
word(2)
编辑器(2)
工作流(2)
互联网(2)
集合(2)
脚本(2)
开发者(2)
可视化(2)
框架(2)
连接(2)
内存(2)
入门(2)
事件(2)
手机(2)
字符串(2)
云点播(1)
对象存储(1)
人脸识别(1)
mac os(1)
react(1)
jquery(1)
android(1)
qt(1)
单片机(1)
oracle(1)
nosql(1)
flask(1)
ubuntu(1)
bash 指令(1)
日志服务(1)
TDSQL MySQL 版(1)
数据库一体机 TData(1)
音视频点播加速(1)
SSL 证书(1)
图片标签(1)
机器翻译(1)
大数据处理套件 TBDS(1)
云推荐引擎(1)
医疗(1)
渲染(1)
electron(1)
svg(1)
分布式(1)
运维(1)
gui(1)
面向对象编程(1)
推荐系统(1)
grep(1)
tcp/ip(1)
udp(1)
无监督学习(1)
安全(1)
物联网(1)
haskell(1)
nest(1)
sdn(1)
聚类算法(1)
jupyter notebook(1)
ipv6(1)
迁移(1)
flink(1)
程序人生(1)
数据库管理(1)
数据湖(1)
汽车(1)
alpha(1)
altair(1)
amp(1)
app(1)
axis(1)
chat(1)
com(1)
component(1)
copy(1)
correlation(1)
csv(1)
cursor(1)
curve(1)
difference(1)
el(1)
explorer(1)
heatmap(1)
int(1)
kaggle(1)
label(1)
math(1)
matrix(1)
mean(1)
meta(1)
model(1)
object(1)
output(1)
partial(1)
pca(1)
pdf(1)
pip(1)
return(1)
sample(1)
scipy(1)
self(1)
series(1)
solver(1)
space(1)
stack(1)
subplot(1)
subset(1)
sum(1)
title(1)
torch(1)
txt(1)
var(1)
video(1)
view(1)
webp(1)
z3(1)
编程(1)
编程语言(1)
遍历(1)
编码(1)
编译(1)
操作系统(1)
产品经理(1)
程序员(1)
创业(1)
对象(1)
管理(1)
行业(1)
集群(1)
计算机(1)
架构(1)
交换机(1)
科技(1)
命令行(1)
排序(1)
数组(1)
搜索(1)
调试(1)
图表(1)
网络(1)
移动端(1)
源码(1)
数据预处理(1)
语音助手(1)
机器学习算法(1)
MacOS(1)
玩转腾讯混元大模型(1)
搜索文章
搜索
搜索
关闭
收手吧,华强!我用机器学习帮你挑西瓜
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在机器学习领域,有一个很有名气的西瓜--周志华老师的《机器学习》,很多同学选择这本书入门,都曾有被西瓜支配的恐惧。我写文章的时候也特别喜欢用西瓜数据集,以它为例手算+可视化讲解过XGBoost,自认非常通俗易懂。
统计学家
2021-12-15
500
0
决策树可视化,被惊艳到了!
决策树
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT(LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦!),而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树!掌握决策树,对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。
统计学家
2021-12-04
1.4K
0
神经网络的可解释性综述!
决策树
图像处理
神经网络
机器学习
深度学习
Interpretability (of a DNN) is the ability to provide explanations in understandable terms to a human. F Doshi-Velez & B Kim, 2017
统计学家
2021-07-29
623
0
关于决策树,你一定要知道的知识点!
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
不同于逻辑回归把所有因素加权求和然后通过Sigmoid函数转换成概率进行决策,我们会依次判断各个特征是否满足预设条件,得到最终的决策结果。例如,在购物时,我们会依次判断价格、品牌、口碑等是否满足要求,从而决定是否购买。
统计学家
2021-07-28
1.1K
0
Kaggle神器LightGBM最全解读!
决策树
深度学习
人工智能
https
神经网络
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型,其主要思想是利用弱分类器(决策树)迭代训练以得到最优模型,该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛,通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务;在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器,据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个实现GBDT算法的框架,支持高效率的并行训练,并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。
统计学家
2020-12-08
4.5K
0
机器学习基础:可视化方式理解决策树剪枝
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
看了一些市面上的经典教材,感觉决策树剪枝这一部分讲的都特别晦涩,很不好理解。本文以理论白话+具体案例的形式来讲清楚这个重要知识点,打好决策树这个基础,有助于理解之后我们要讲解的随机森林、gbdt、xgboost、lightgbm等模型。
统计学家
2020-09-08
664
0
机器学习基础:决策树的可视化
决策树
机器学习
深度学习
人工智能
数据结构
目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT(LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦!),而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树!掌握决策树,对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。
统计学家
2020-09-08
986
0
机器学习入门:硬核拆解GBDT
编程算法
https
网络安全
决策树
Boosting是集成学习的一种基分类器(弱分类器)生成方式,核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器,给误差率低的学习器高权重,给误差率高的学习器低权重,结合弱学习器和对应的权重,生成强学习器。
统计学家
2020-07-02
1.1K
0
100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战(信用卡欺诈预测)
机器学习
决策树
神经网络
深度学习
人工智能
前文对随机森林的概念、工作原理、使用方法做了简单介绍,并提供了分类和回归的实例。本期我们重点讲一下:
统计学家
2019-12-06
753
0
22道机器学习常见面试题
编程算法
决策树
数据挖掘
监督学习
有监督学习:对具有概念标记(分类)的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行标记(分类)预测。这里,所有的标记(分类)是已知的。因此,训练样本的岐义性低。
统计学家
2019-11-19
367
0
万字长文!机器学习与深度学习核心知识点总结
编程算法
c 语言
卷积神经网络
决策树
神经网络
梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索,利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为:
统计学家
2019-10-22
931
0
决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
决策树
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
决策树是一个有监督分类模型,本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割,直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图:
统计学家
2019-09-03
1.3K
0
LightGBM介绍及参数调优
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
LightGBM是一个梯度Boosting框架,使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的,高效的,有以下优势:
统计学家
2019-09-03
1.7K
0
统计学中常用的数据分析方法汇总
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
统计学家
2019-08-23
3.4K
0
来!一起捋一捋机器学习分类算法
决策树
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征、优缺点吗?比如说,你可以快速地回答下面的问题么:
统计学家
2019-08-16
440
0
一文看完《统计学习方法》所有知识点
监督学习
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
红色的是牛顿法的迭代路径,绿色的是梯度下降法的迭代路径.牛顿法起始点不能离极小点太远,否则很可能不会拟合.
统计学家
2019-08-09
1.2K
0
Adaboost, GBDT 与 XGBoost 的区别
编程算法
线性回归
决策树
神经网络
机器学习
最近总结树模型,尝试将主流 Boosting 实现方式做一个分析汇总,文中部分内容借鉴了知乎答案,已于参考链接中标识。
统计学家
2019-08-06
1.8K
0
百度机器学习实习三面试题及经验
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
作者:Ariana0402 来源:牛客网 链接:nowcoder.com/discuss/17
统计学家
2019-08-02
1.2K
0
各种分类算法的优缺点
编程算法
决策树
html
机器学习
二、对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。
统计学家
2019-07-30
1.7K
0
如何口述机器学习模型原理
编程算法
决策树
机器学习
作者:Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时,不免要阐述下模型的原理,但一般口头交流都比较难,因为脑海里面都是一些公式,似乎从功利角度有必要把模型原理用文字表达一遍,所以自己整理了下机器学习的部分,有遗漏或者不对的地方也请多多指教~
统计学家
2019-07-22
822
0
点击加载更多
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
立即查看
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档