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用可视化理解神经网络!
分类算法
神经网络
最近,人们对深度神经网络产生了极大的兴趣,因为它们在计算机视觉等领域取得了突破性的成果。
Datawhale
2021-09-22
510
0
逻辑回归 + GBDT模型融合实战!
分类算法
决策树
神经网络
机器学习
深度学习
协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐, 忽视了用户自身特征, 物品自身特征以及上下文信息等,导致生成的结果往往会比较片面。而这次介绍的这个模型是2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型, 该模型利用GBDT自动进行特征筛选和组合, 进而生成新的离散特征向量, 再把该特征向量当做LR模型的输入, 来产生最后的预测结果, 该模型能够综合利用用户、物品和上下文等多种不同的特征, 生成较为全面的推荐结果, 在CTR点击率预估场景下使用较为广泛。
Datawhale
2020-12-18
1.3K
0
机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别!
http
分类算法
编程算法
物联网
机器学习
在本文中,数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色,以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。
Datawhale
2020-09-22
881
0
太赞了!机器学习基础核心算法:贝叶斯分类!(附西瓜书案例及代码实现)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
分类算法
寄语:首先,简单介绍了生成模型和判别模型,对条件概率、先验概率和后验概率进行了总结;其次,对朴素贝叶斯的原理及公式推导做了详细解读;再次,对三种可能遇到的问题进行了解析,给出了合理的解决办法;最后,对朴素贝叶斯的sklearn参数和代码进行了详解。
Datawhale
2020-05-16
1.8K
0
深入理解GBDT多分类算法
神经网络
分类算法
编程算法
https
网络安全
当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时,如果一个样本只对应于一个标签,我们可以假设每个样本属于不同标签的概率服从于几何分布,使用多项逻辑回归(Softmax Regression)来进行分类:
Datawhale
2020-02-21
2.4K
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