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机器学习入门与实战

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LightGBM原理与实现

编程算法决策树神经网络机器学习深度学习

不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在三天之内GitHub上被star了1000次，fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.4K0

随机森林(RF),Bagging思想

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

Bagging是bootstrap aggregating。思想就是从总体样本当中随机取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出，这就极大可能的避免了不好的样本数据，从而提高准确度。因为有些是不好的样本，相当于噪声，模型学入噪声后会使准确度不高。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

2.5K0

GBDT算法原理与实现，Boosting思想

决策树神经网络机器学习深度学习人工智能

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

4.6K0

决策树算法：ID3，C4.5，CART

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去相亲，一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.2K0

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