机器学习

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246 页《统计机器学习与凸优化》教程

统计机器学习(Statistical Machine Learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。凸优化(convex optimization)是指一种比较特殊的优化,是指求取最小值的目...

大白话解析模拟退火算法

一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前,先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法,该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解,直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单,其主要缺点是会陷入...

入门级攻略:机器学习 VS. 深度学习

from https://zhuanlan.zhihu.com/p/26769864 摘要: 本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用,以及在源数据要求,硬件支持,特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别,对于...

python调参神器hyperopt

from https://blog.csdn.net/qq_34139222/article/details/60322995   Hyperopt库为python中的模型选择和参数优化提供了算法和并行方案。机器学习常见的模型有K...

揭秘Kaggle神器xgboost

from https://blog.csdn.net/qunnie_yi/article/details/80129857 在 Kaggle 的很多比赛中,我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost,而且获得非常好的表现,今天就...

跨平台机器学习模型交互–PMML简述

来自 http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=24805 问题导读 1.跨语言,跨平台之间的机器学习模型如何共享交互? 2.机器学习模型如何上线? PMML简介 模型...

R训练Random Forest并转pmml

from https://blog.csdn.net/c1481118216/article/details/74202786 PMML 关于pmml 请查看博客: http://blog.csdn.net/c1481118216/arti...

如何用 SAS/EM 导出 PMML 文件?

来自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_8db50cf70101hkzy.html 1) 启动 PMML 生成选项 SAS/EM 默认情况下不支持PMML,想要生成PMML文档,必须手动打开PMML 生成选项。 ...

R语言 | 关联规则

from https://blog.csdn.net/gjwang1983/article/details/45015203 1.概念 1.1 引论 关联规则(AssociationRules)是无监督的机器学习方法,用于知识发现,而非预测...

【一网打尽】机器学习梯度下降优化算法

来自 https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80590186 1. 梯度下降 梯度的方向是上升的方向,所以我们是沿着梯度的反方向,每一次根据学习率来决定走的步长,争取到达谷底。 2...

随机森林和GBDT的区别

  一,随机森林 随机森林是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定(如果是回归树则取平均)。假设样本总数为n,每个样本的特征数为a,则随机森林的生成过程如下: 从原始样本中采用有放回抽样的方...

教你如何最快入门用户画像

转自 http://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7800318.html 大家可能经常会听到用户画像这个词,但是具体在做的时候又会觉得无从下手,或者认为只是常规的标签统计,这往往是一个误区。本人在某互联网企业从...

scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结

转自 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 作者邮箱liujianping-ok@163.com 在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit...

SCIKIT-LEARN与GBDT使用案例

安装 SCIKIT-LEARN是一个基于python/numpy/scipy的机器学习库 windows下最简单的安装方式是使用winpython进行安装 WinPython地址 GBDT使用 这段代码展示了一个简单的GBDT调用过程 数据...

kaggle 欺诈信用卡预测——Smote+LR

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 本项目需解决的问题 本项目通过利用信用卡的历史交易数据,进行机器学习,构建信用卡反欺诈预测模型,提前发现客户信用卡被盗刷的事件。 建模思路 项目背景 数据...