【机器学习】模型融合方法概述 我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方 特征工程 调参 模型融合 之前每次打比赛都只做了前两部分,最后的模型融合就是简单 ...
. 机器学习来龙去脉 . 人类智能与人工智能 人类具备智能,可以学习 思考以及创新,能够做到很多机器做不到的事情。 在计算机 Computer 被研发出来不久后,为降低人类工作负担,一些专家早在 年提出了人工智能 Artificial Intelligent,AI 的概念,希望找到方法能够使机器和人类一样具备智能。 为达到人工智能的目标,专家们提出多种方法均为奏效,直到 年机器学习被提出。 . ...
2021-11-10 10:05 0 133 推荐指数:
【机器学习】模型融合方法概述 我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方 特征工程 调参 模型融合 之前每次打比赛都只做了前两部分,最后的模型融合就是简单 ...
笔记目录: 0-图机器学习笔记概述 01-introduction 图机器学习介绍 ...
一、数据挖掘任务 数据挖掘常见的六大任务: 1.分类问题 2.聚类问题 3.回归问题 4.关联问题 5.序列问题 ...
机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着,与其显式地编写程序来执行某些任务,不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。有三种主要类型的机器学习:监督学习、非监督学习和强化学习,所有这些都有其特定的优点和缺点。 人工智能正成为企业转型过程中 ...
数据降维的目的:数据降维,直观地好处是维度降低了,便于计算和可视化,其更深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃。 数据降维的好处:降维可以方便数据可视化+数据分析+数据压缩+数据提取等。 降维方法 __ 属性选择:过滤法;包装法;嵌入法; |_ 映射方法 _线性映射 ...
核方法 目录 核方法 拉格朗日乘子法 等式约束条件 不等式约束条件 最大间隔(margin maximization) 问题描述 前序 SVM 最大 ...
作者:老董 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34298295 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 目前关于强化学习(RL)的论述和公开课程已经很多了,虽然已经有了不少深入了解的文章 ...
参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树、K邻近算法、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、Logistic回归算法,聚类等。 一、机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3 ...