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收錄了7篇文章 · 3人關(guān)注
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數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 查看數(shù)據(jù)類型data.dtypes 將不同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換data['id'].astype(type_name) # str,...
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XGB算法梳理
算法原理 XGB(extreme gradient boosting)是GBDT的一種工業(yè)實(shí)現(xiàn)，也是通過不斷增加新樹，擬合偽殘差去降低損失函數(shù)。...
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GBDT算法梳理前向分布算法 負(fù)梯度擬合 使用負(fù)梯度作為偽殘差擬合決策樹。 損失函數(shù) 均方誤差 回歸 二分類，多分類 正則化 優(yōu)缺點(diǎn) 優(yōu)點(diǎn) 預(yù)測精度高 適合低維...
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隨機(jī)森林算法梳理
集成學(xué)習(xí)概念集成學(xué)習(xí)就是組合多個(gè)弱監(jiān)督模型以期得到一個(gè)更好更全面的強(qiáng)監(jiān)督模型，集成學(xué)習(xí)潛在的思想是即便某一個(gè)弱分類器得到了錯(cuò)誤的預(yù)測，其他的弱分...
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模型評(píng)估
問題 驗(yàn)證方法 有哪些？ 當(dāng)樣本數(shù)趨向于無窮時(shí)，自助法中大概有多少樣本未被選出？ 超參數(shù) 如何調(diào)優(yōu)？ 余弦距離 什么是？ 余弦距離和歐式距離的區(qū)...
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特征工程
問題 特征歸一化 為什么要進(jìn)行特征歸一化？ 方法？ 使用場景？ 離散型特征處理 為什么要處理？ 方法？ 特征組合 什么是？ 方法？ 存在的問題？...
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