一、GBDT的原理 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一種迭代的決策樹算法,該算法由多棵決策樹組成,所有樹的結論累加起來做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起 ...
Dijkstar算法是荷蘭數學家迪克斯屈拉 or迪傑斯特拉 在 年發現的一個算法。是現有的幾個求帶權圖中兩個頂點之間最短通路的算法之一。算是一個相當經典的算法了。 迪克斯屈拉算法應用於無向連通簡單帶權圖中,求出頂點a 與z 之間的最短通路的長度。我感覺其算法精髓就是:找到第一個與a 最靠近的頂點,然后找第二個,續行此法,直到找到的頂點是z 為止。該算法依賴於一系列的迭代。通過在每次迭代中添加一個頂 ...
2015-04-28 16:40 0 2211 推薦指數:
一、GBDT的原理 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一種迭代的決策樹算法,該算法由多棵決策樹組成,所有樹的結論累加起來做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起 ...
原帖地址:http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA(Principal Component Analysis)是 ...
1.信噪比SNR(siginal-nose ratio):指一個電子設備或者電子系統中信號與噪聲的比例。 2.脈沖編碼調制(Pulse Code Modulation)、脈沖位置調制(pulse p ...
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析法的數學原理推導1、主成分分析法PCA的特點與作用如下:(1)是一種非監督學習的機器學習算法(2)主要用於數據的降維(3)通過降維,可以發現人類更加方便理解的特征(4)其他的應用:去燥;可視化等2、主成分分析法的數學原理 ...
一文讀懂PCA算法的數學原理 來源:算法數學俱樂部,算法與數學之美,編輯:nhyilin PCA(Principal Component Analysis)是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示,可用於提取數據的主要特征分量,常用於高 ...
//2019.08.17 #支撐向量機SVM(Support Vector Machine)1、支撐向量機SVM是一種非常重要和廣泛的機器學習算法,它的算法出發點是盡可能找到最優的決策邊界,使得模型的泛化能力盡可能地好,因此SVM對未來數據的預測也是更加准確的。 2、支撐向量機 ...
模擬上帝之手的對抗博弈——GAN背后的數學原理 簡介 深度學習的潛在優勢就在於可以利用大規模具有層級結構的模型來表示相關數據所服從的概率密度。從深度學習的浪潮掀起至今,深度學習的最大成功在於判別式模型。判別式模型通常是將高維度的可感知的輸入信號映射到類別標簽。訓練判別式模型 ...
文章的目的是介紹PCA的基本數學原理,幫助讀者了解PCA的工作機制是什么。 當然我並不打算把文章寫成純數 ...