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    NIPS 2018 | 作为多目标优化的多任务学习:寻找帕累托最优解

    统计学中最令人震惊的结论之一是 Stein 悖论。Stein(1956)认为,若要估计高斯随机变量,最好是从所有样本中估计三个或三个以上变量的均值,而不是分别单独进行估计,即使这些高斯分布是相互独立的。Stein 悖论是探索多任务学习(MTL)(Caruana,1997)的早期动机。多任务学习是一种学习范式,其中来自多任务的数据被用来获得优于独立学习每个任务的性能。MTL 的潜在优势超出了 Stein 悖论的直接含义,因为即便是真实世界中看似无关的任务也因数据共享的过程而存在很强的依赖性。例如,尽管自动驾驶和目标操纵看似无关,但相同的光学规律、材料属性以及动力学都对基础数据产生了影响。这启发人们在学习系统中使用多任务作为归纳偏好。

    02

    LightGBM算法总结

    1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略    1.4.3 直方图加速 1.4.4 直接支持类别特征 1.4.5 LightGBM并行优化 1.5 其他注意 2 lightGBM代码 2.1 基础代码 2.2 模板代码 2.2.1 二分类 2.2.2 多分类 2.3 lightGBM 和 xgboost 的代码比较 2.3.1 划分训练集测试集 2.3.2 设置参数 2.3.3 模型训练 2.3.4 模型执行时间 2.3.5 模型测试 2.3.6 分类转换 2.3.7 准确率计算 2.3.8 roc_auc_score计算 3 lightGBM调参 3.1 参数 3.1 控制参数 3.2 核心参数 3.3 IO参数 3.2 调参 4 lightGBM案例 4.1 回归案例 4.1.1 代码 4.1.2 运行结果 4.2 [ICC竞赛] 精品旅行服务成单预测 4.2.1 业务需求 4.2.2 数据表格 4.2.3 lightGBM模型 5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 5.2 自动处理类别特征 5.3 自动处理缺失值

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    浅析C语言贪心算法

    贪心算法的定义: 贪心算法是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关。 解题的一般步骤是: 1.建立数学模型来描述问题; 2.把求解的问题分成若干个子问题; 3.对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解; 4.把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解。 如果大家比较了解动态规划,就会发现它们之间的相似之处。最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题,把解空间的遍历视作对子问题树的遍历,则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解,大部分情况下这是不可行的。贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪,两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解,对于这个子问题本身肯定也是最优的)。动态规划方法代表了这一类问题的一般解法,我们自底向上构造子问题的解,对每一个子树的根,求出下面每一个叶子的值,并且以其中的最优值作为自身的值,其它的值舍弃。而贪心算法是动态规划方法的一个特例,可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值,而只取决于当前问题的状况。换句话说,不需要知道一个节点所有子树的情况,就可以求出这个节点的值。由于贪心算法的这个特性,它对解空间树的遍历不需要自底向上,而只需要自根开始,选择最优的路,一直走到底就可以了。

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    数据挖掘算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost)

    面网易数据挖掘工程师岗位,第一次面数据挖掘的岗位,只想着能够去多准备一些,体验面这个岗位的感觉,虽然最好心有不甘告终,不过继续加油。 不过总的来看,面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍。 因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样,更多的是看重你对基础知识的掌握(即学习能力和逻辑),实际项目中解决问题的能力(做了什么贡献)。 ---- 先提一下奥卡姆剃刀:给定两个具有相同泛化误差的模型,较简单的模型比较复杂的模型更可取。以免模型过于复杂,出现过拟合的问题。 如果你想面数据挖掘岗必须先了解下面这部分的基本

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    领券