西西木木

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  • 模型融合—— stacking详细讲解

    上半部分是用一个基础模型进行5折交叉验证,如:用XGBoost作为基础模型Model1,5折交叉验证就是先拿出四折作为training data,另外一折作为t...

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  • 从决策树到XGBOOST

    XGBoost在机器学习领域可谓风光无限,作为从学术界来的模范生,帮助工业界解决了许多实际问题,真可谓:

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  • 强化学习-理解Q-learning,DQN,全在这里~

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  • 马尔可夫链模型是什么?

    它是随机过程中的一种过程,一个统计模型,到底是哪一种过程呢?好像一两句话也说不清楚,还是先看个例子吧。

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  • RF、GBDT、XGBoost面试级整理

    由于本文是基于面试整理,因此不会过多的关注公式和推导,如果希望详细了解算法内容,敬请期待后文。

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  • 决策树与随机森林

    首先,在了解树模型之前,自然想到树模型和线性模型有什么区别呢?其中最重要的是,树形模型是一个一个特征进行处理,之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。...

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