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XGB-2: Boosted Trees(提升树)简介
数据
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函数
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XGBoost代表“Extreme Gradient Boosting”,其中术语“Gradient Boosting”来源于Friedman的论文《Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine》。
用户3578099
2024-05-18
83
0
机器学习介绍
机器学习
监督学习
function
程序
模型
Hand-crafted rules,叫做人设定的规则。那假设今天要设计一个机器人,可以帮忙打开或关掉音乐,那做法可能是这样:
用户3578099
2023-09-11
217
0
机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(下)
机器学习
监督学习
无监督学习
深度学习
人工智能
上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念,以及简要介绍了感知器和卷积神经网络,接下来继续介绍另外6种神经网络架构。
用户3578099
2019-08-16
506
0
关于增强学习你应该了解的五件事儿
强化学习
编程算法
游戏
机器学习
监督学习
强化学习(Reinforcement Learning)是当前最热门的研究课题之一,它在AlphaGo中大放光彩,同时也变得越来越受科研人员的喜爱。本文主要介绍关于增强学习5件有用的事儿。
用户3578099
2019-08-16
961
0
在一头扎进机器学习前应该知道的那些事儿
机器学习
监督学习
无监督学习
神经网络
人工智能
机器学习一直是一个火热的研究领域,深度学习方法的提出又为这个领域添了一把火,使得很多人对该领域感兴趣并想投身于该领域的研究之中。那么,对于想从事机器学习领域的人来说,有哪些是应该首先了解的内容呢?本文将简单的介绍下机器学习的基本相关知识。 机器学习是指使计算机系统使用统计技术学习数据的过程,而不需要具体的编程程序。该方法是一个主动学习的算法,使得它能够从数据中学习并进行预测。机器学习与计算统计、数学优化以及数据学习密切相关,通常被用来进行预测、分析等任务。机器学习一般用于处理两类任务:
用户3578099
2019-08-16
400
0
学习机器学习和数据科学必看的十个资源
机器学习
监督学习
神经网络
人工智能
深度学习
秋招已进入尾声,互联网行业也逐渐进入冬天,很多大厂都传来了缩招或停止招聘的讯息。但由一些岗位仍然是求贤若渴,即人工智能、大数据行业。在近日的世界互联网大会上,这两个也是热门话题,可以预见到,这些行业在未来的十年里都是比较热门的。可以说,谁掌握了数据和人工智能,它就掌握了未来。因此,对于那些还在犹豫是否进入这一领域的人来说,在掌握一门傍身技能的同时,如果不想在之后的时代里落伍,那就赶紧补充这方面的技能吧。网上关于这方面的学习资源有很多,让人无从下手。本文总结了一系列免费的机器学习和数据科学课程,方便读者在这个冬天及行业冬天里补充和提升自己。课程范围涵盖入门机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)及自然语言处理(NLP)等。如果在阅读此列表后,你还有些其它好的学习资料,可以在下面的留言栏给出相关的学习链接。
用户3578099
2019-08-15
371
0
年度回顾:各类监督方法流行趋势分析
线性回归
决策树
监督学习
机器学习
机器学习领域在过去几十年中经历了巨大的变化,不可否认的是,虽然有些方法已经存在了很长时间,但仍然是该领域的主要内容。例如,最小二乘法( least squares)的概念在19世纪早期由勒让德和高斯提出,最基本的形式的神经网络( neural networks)早在1958年就引入的,并在过去的几十年中大幅提升、支持向量机(SVM)等方法则更是较新的方法,这些方法仍然占据了机器学习领域应用中的半壁江山。 随着科研的进行,有大量可用的监督学习方法被发明。使用者通常会提出以下问题:什么是最好的模型?众所周知,这个问题没有标准答案,因为模型的有用性取决于手头的数据以及具体处理的问题,合适的就是最好的。那么,可以转换下思路,换成这个问题:最受欢迎的模型是什么?这将是本文的关注点。
用户3578099
2019-08-15
341
0
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