Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记。 可以参考另一篇,GAN原理 ...
本篇文章主要介绍下Xgboost算法的原理和公式推导。关于XGB的一些应用场景在此就不赘述了,感兴趣的同学可以自行google。下面开始: .模型构建 构建最优模型的方法一般是最小化训练数据的损失函数,用L表示Loss Function ,F是假设空间: L min f in F frac N sum i N L y i,f x i quad text 上述 式就是俗称的经验风险最小化,当训练数 ...
2019-04-08 16:48 0 835 推荐指数:
Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记。 可以参考另一篇,GAN原理 ...
上一篇讲了FM(Factorization Machines),今天说一说FFM(Field-aware Factorization Machines )。 回顾一下FM: \begin{equa ...
“企业的价值等于剩余存在期内自由现金流的折现”,这是很多夹头文章都会引用的巴老的一句话。投资其实就是购买在未来能获取企业收益的权利,把企业在存续期内每个财务年度的收益现金流,分别折算到今天的价值,并进 ...
原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些 ...
贝塞尔曲线(Bézier curve),又称贝兹曲线或贝济埃曲线,是应用于二维图形应用程序的数学曲线。1962,由法国工程师皮埃尔·贝塞尔(Pierre Bézier)所广泛发表,他运用贝塞尔曲 ...
简介 XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写,其中“Gradient Boosting”一词在论文Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine中,由Friedman提出。XGBoost ...
一 。机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些?(转自知乎https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/98658997) xgboost相比传统gbdt有何不同?xgboost为什么快?xgboost如何支持并行 ...
最近因为实习的缘故,所以开始复习各种算法推导~~~就先拿这个xgboost练练手吧。 (参考原作者ppt 链接:https://pan.baidu.com/s/1MN2eR-4BMY-jA5SIm6WCGg 提取码:bt5s ) 1.xgboost的原理 首先值得说明 ...