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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
422
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
1.3K
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
406
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
971
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
4.2K
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
605
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
941
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
998
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
708
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
340
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
882
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
1.2K
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
1.5K
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
3.2K
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
428
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
1.7K
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
1.6K
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
796
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