XGBoost - 算法理论以及实例
XGBoost是一种基于Boost算法的机器学习方法，全称EXtreme Gradient Boosting。 XGBoost在GBDT的基础上，引入了： CART回归树 正则项 泰勒公式二阶导数 Blocks数据结构（用于加速运算） 从而实现了比GBDT更好的实现效果 ...
原文：FM算法(一)：算法理论
主要内容： 动机 FM算法模型 FM算法VS 其他算法 一 动机 在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合 非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习 现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF SVD 等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐藏关 ...
2017-11-23 01:41 0 34223 推荐指数：
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