XGBoost - 算法理論以及實例
XGBoost是一種基於Boost算法的機器學習方法，全稱EXtreme Gradient Boosting。 XGBoost在GBDT的基礎上，引入了： CART回歸樹 正則項 泰勒公式二階導數 Blocks數據結構（用於加速運算） 從而實現了比GBDT更好的實現效果 ...
原文：FM算法(一)：算法理論
主要內容： 動機 FM算法模型 FM算法VS 其他算法 一 動機 在傳統的線性模型如LR中，每個特征都是獨立的，如果需要考慮特征與特征直接的交互作用，可能需要人工對特征進行交叉組合 非線性SVM可以對特征進行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情況下，並不能很好地進行學習 現在也有很多分解模型Factorization model如矩陣分解MF SVD 等，這些模型可以學習到特征之間的交互隱藏關 ...
2017-11-23 01:41 0 34223 推薦指數：
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